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  第二类是通过人脸合成的方式将大模样的人脸(譬喻大倾向角的侧脸)正面化(frontalization)为正脸,然后再用尺度的人脸验证与识别算法去做最终的判决。最具代表性的方式是TP-GAN (Two-Pathway Generative Adversarial Network)[10],论文中揭示的将侧脸天生正脸的可视化结果是让人波动的,这足以显示出抗衡天生收集拥有宏大的人命力。但经咱们仿真复现该方式时呈现,TP-GAN对Multi-PIE[12]数据有告急的过拟合题目,稀少是思增加该方式到IJB-A数据时。这当然与该模子即是正在Multi-PIE数据上练习有直接联系。更首要的来因是要思练习TP-GAN,针对数据的恳求是比力庄厉的(必要有成对的正脸和侧脸数据,侧脸相应的标注点音信,如眼睛、鼻子和嘴巴的场所音信),能吻合条目的数据很少,若是思将算法增加到IJB-A数据,那Multi-PIE简直是独一采选。大陆:明月H5招商开启

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