Article accepted at FG 2020 – Face Attributes as Cues for Deep Face Recognition Understanding
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15th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition
Matheus Alvez Diniz apresentará seu artigo na 15ª Conferência Internacional da IEEE sobre Reconhecimento Automático de Faces e Gestos.
Representações faciais oriundas de Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) são empregadas atualmente em muitos trabalhos para reconhecimento de face. O método utilizado no artigo do Matheus analisa as camadas intermediárias de uma arquitetura de Deep Learning para reconhecimento facial, revelando que tipo de informação a rede usa para fazer predições. Trata-se de um abordagem para o reconhecimento facial através de atributos. A efetividade da DCNNs está relacionada à sua profundidade. Entre a imagem de entrada e a camada final de classificação existem dezenas de camadas ocultas.
Esse novo método contribui de maneira significativa para explicar essas técnicas, aumentando a confiança no uso da tecnologia de DCNNs.