Local binary pattern network: a deep learning approach for face recognition
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning is well known as a method to extract hierarchical representations of data. This method has been widely implemented in many fields, including image classification, speech recognition, natural language processing, etc. Over the past decade, deep learning has made a great progress in solving face recognition problems due to its effectiveness. In this thesis a novel deep learning multilayer hierarchy based methodology, named Local Binary Pattern Network (LBPNet), is proposed. Unlike the shallow LBP method, LBPNet performs multi-scale analysis and gains high-level representations from low-level overlapped features in a systematic manner. The LBPNet deep learning network is generated by retaining the topology of Convolutional Neural Network (CNN) and replacing its trainable kernel with the off-the-shelf computer vision descriptor, the LBP descriptor. This enables LBPNet to achieve a high recognition accuracy without requiring costly model learning approach on massive data. LBPNet progressively extracts features from input images from test and training data through multiple processing layers, pairwisely measures the similarity of extracted features in regional level, and then performs the classification based on the aggregated similarity values. Through extensive numerical experiments using the popular benchmarks (i.e., FERET, LFW and YTF), LBPNet has shown the promising results. Its results out-perform (on FERET) or are comparable (on LFW and FERET) to other methods in the same categories, which are single descriptor based unsupervised learning methods on FERET and LFW, and single descriptor based supervise learning methods with image-restricted no outside data settings on LFW and YTF, respectively. --Leaves i-ii.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».