Resumen

La representación y el emparejamiento facial son dos cuestiones esenciales en la tarea de verificación facial. Se han propuesto diversos enfoques centrándose en estas dos cuestiones. Sin embargo, pocos de ellos abordan las soluciones óptimas conjuntas de estas dos cuestiones en un marco unificado. En este artículo, presentamos un método de representación facial de segundo orden para pares de caras y un marco unificado de verificación facial, en el que los extractores de características y el diseño del modelo de clasificación binaria subsiguiente pueden ser seleccionados de manera flexible. Nuestras contribuciones pueden resumirse en los siguientes aspectos. Primero, se propone un novedoso método de representación de pares de caras que emplea la propiedad estadística de segundo orden de los pares de caras, lo que retiene más información en comparación con los métodos existentes. Segundo, se construye un modelo de clasificación binaria flexible, que difiere del aprendizaje métrico utilizado convencionalmente, basado en la nueva representación de pares de caras. Finalmente, verificamos que

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Representación facial; Verificación facial; Método de segundo orden; Extractores de características; Modelo de clasificación binaria; Grandes conjuntos de datos de entrenamiento
• Keywords:Face representation; Face verification; Second-order method; Feature extractors; Binary classification model; Large training datasets