Computer Vision and Pattern Recognition,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات
Submitted 18 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 11 Pages, 6 Figures, 5 Tables, Submitted for WACV 2025 , MSC Class: 68T45 (Primary) ACM Class: I.4.9
توضیحات به فارسی
ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 11 صفحه ، 6 شکل ، 5 جدول ، ارسال شده برای WACV 2025 ، MSC کلاس: 68T45 (اولیه) کلاس ACM: I.4.9
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Over the past decade, there has been a steady advancement in enhancing face recognition algorithms leveraging advanced machine learning methods. The role of the loss function is pivotal in addressing face verification problems and playing a game-changing role. These loss functions have mainly explored variations among intra-class or inter-class separation. This research examines the natural phenomenon of facial symmetry in the face verification problem. The symmetry between the left and right hemi faces has been widely used in many research areas in recent decades. This paper adopts this simple approach judiciously by splitting the face image vertically into two halves. With the assumption that the natural phenomena of facial symmetry can enhance face verification methodology, we hypothesize that the two output embedding vectors of split faces must project close to each other in the output embedding space. Inspired by this concept, we penalize the network based on the disparity of embedding of the symmetrical pair of split faces. Symmetrical loss has the potential to minimize minor asymmetric features due to facial expression and lightning conditions, hence significantly increasing the inter-class variance among the classes and leading to more reliable face embedding. This loss function propels any network to outperform its baseline performance across all existing network architectures and configurations, enabling us to achieve SoTA results.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
طی یک دهه گذشته ، پیشرفت مداوم در تقویت الگوریتم های تشخیص چهره با استفاده از روشهای پیشرفته یادگیری ماشین وجود داشته است.نقش عملکرد ضرر در پرداختن به مشکلات تأیید چهره و ایفای نقش تغییر بازی بسیار مهم است.این توابع از دست دادن عمدتاً تغییرات بین جداسازی داخل کلاس یا بین کلاس را بررسی کرده اند.این تحقیق به بررسی پدیده طبیعی تقارن صورت در مشکل تأیید چهره می پردازد.تقارن بین چهره های HEMI چپ و راست در بسیاری از مناطق تحقیقاتی در دهه های اخیر به طور گسترده ای مورد استفاده قرار گرفته است.در این مقاله با تقسیم تصویر صورت به صورت عمودی به دو نیمه ، این رویکرد ساده را به طرز عامیانه اتخاذ می کند.با این فرض که پدیده های طبیعی تقارن صورت می تواند روش تأیید چهره را تقویت کند ، ما فرض می کنیم که دو بردار تعبیه شده خروجی چهره های تقسیم شده باید در فضای تعبیه کننده خروجی نزدیک به یکدیگر باشند.با الهام از این مفهوم ، ما شبکه را بر اساس نابرابری تعبیه جفت متقارن چهره های تقسیم شده مجازات می کنیم.از دست دادن متقارن پتانسیل به حداقل رساندن ویژگی های نامتقارن جزئی به دلیل بیان صورت و شرایط رعد و برق ، از این رو به طور قابل توجهی واریانس بین کلاس را در بین کلاس ها افزایش می دهد و منجر به تعبیه چهره قابل اطمینان تر می شود.این تابع ضرر ، هر شبکه را به سمت عملکرد پایه خود در تمام معماری ها و تنظیمات شبکه موجود سوق می دهد و ما را قادر می سازد تا به نتایج SOTA برسیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
