semantic neural model approach for face recognition from sketch

要約

タイトル： スケッチからの顔認識のための意味論的ニューラルモデルアプローチ

要約：

– 顔スケッチ合成と顔の評価は、法執行機関に広範囲に使用されています。
– 顔の漫画化や顔の評価に多くの進歩があったにもかかわらず、最近の研究はこれらを別個のタスクとして扱っています。
– この論文では、顔スケッチ合成と認識を同時に行うための意味論的ニューラルモデルアプローチを提案しています。
– 学習のために、顔領域は重複するパッチに分割されます。パッチのサイズは、学習するローカルな顔構造のサイズを決定します。
– 分析する顔は、前面姿勢、規則的な照明、中立的な表情を持ち、遮蔽物がないことを予想しています。

要約(オリジナル)

Face sketch synthesis and reputation have wide range of packages in law enforcement. Despite the amazing progresses had been made in faces cartoon and reputation, maximum current researches regard them as separate responsibilities. On this paper, we propose a semantic neural version approach so that you can address face caricature synthesis and recognition concurrently. We anticipate that faces to be studied are in a frontal pose, with regular lighting and neutral expression, and have no occlusions. To synthesize caricature/image photos, the face vicinity is divided into overlapping patches for gaining knowledge of. The size of the patches decides the scale of local face systems to be found out.

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