Discriminative deep metric learning for face verification in the wild
This paper presents a new discriminative deep metric learning (DDML) method for face verification in the wild. Different from existing metric learning-based face verification methods which aim to learn a Mahalanobis distance metric to maximize the inter-class variations and minimize the intra-c...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Hu, Junlin, Lu, Jiwen, Tan, Yap Peng |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2015
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/100336 http://hdl.handle.net/10220/25706 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Adaptive discriminant learning for face recognition
بواسطة: Kan, Meina, وآخرون
منشور في: (2013) -
Distance metric learning for visual recognition
بواسطة: Hu, Junlin
منشور في: (2018) -
An adaptive dropout based deep metric learning algorithm
بواسطة: Tan, Ronald Tay Siang
منشور في: (2022) -
Deep transfer metric learning
بواسطة: Hu, Junlin, وآخرون
منشور في: (2016) -
Deep learning for snake pattern detection
بواسطة: Ching, Jia Chin
منشور في: (2020)