The Elements of End-to-end Deep Face Recognition: A Survey of Recent Advances

人脸识别是计算机视觉领域中最基本、最长期存在的研究课题之一。随着深度卷积神经网络和大规模数据集的发展,深度人脸识别取得了显著的进展,并在实际应用中得到了广泛的应用。以自然图像或视频帧作为输入,端到端深度人脸识别系统输出人脸特征进行识别。为了实现这一目标,整个系统通常由三个关键要素构建:人脸检测、人脸预处理和人脸表示。人脸检测在图像或帧中定位人脸。然后,对人脸进行预处理,将人脸标定为标准视图,并将其裁剪为标准化像素大小。最后,在人脸表示阶段,从预处理后的人脸中提取识别特征进行识别。深度卷积神经网络满足了这三个要素。摘要随着深度学习技术的蓬勃发展,端到端深度人脸识别技术的能力得到了极大的提高,本文对端到端深度人脸识别技术中各个方面的最新进展进行了综述。首先,我们介绍端到端深度人脸识别的概述,如前所述,它包括人脸检测、人脸预处理和人脸表示。然后,我们分别回顾了基于深度学习的每个元素的进展,包括许多方面,如最新的算法设计、评估指标、数据集、性能比较、存在的挑战和未来的研究方向。我们希望这一调查可以为我们更好地理解端到端人脸识别的大图和更系统的探索带来有益的想法。

https://arxiv.org/abs/2009.13290

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人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等...

视频中的异常检测是一个研究了十多年的问题。这一领域因其广泛的适用性而引起了研究者的兴趣。正因为如此,多年来出现了一系列广泛的方法,这些方法从基于统计的方法到基于机器学习的方法。在这一领域已经进行了大量的综述,但本文着重介绍了使用深度学习进行异常检测领域的最新进展。深度学习已成功应用于人工智能的许多领域,如计算机视觉、自然语言处理等。然而,这项调查关注的是深度学习是如何改进的,并为视频异常检测领域提供了更多的见解。本文针对不同的深度学习方法提供了一个分类。此外,还讨论了常用的数据集以及常用的评价指标。然后,对最近的研究方法进行了综合讨论,以提供未来研究的方向和可能的领域。

https://arxiv.org/abs/2009.14146

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深度学习算法已经在图像分类方面取得了最先进的性能,甚至被用于安全关键应用,如生物识别系统和自动驾驶汽车。最近的研究表明,这些算法甚至可以超越人类的能力,很容易受到对抗性例子的攻击。在计算机视觉中,与之相对的例子是恶意优化算法为欺骗分类器而产生的含有细微扰动的图像。为了缓解这些漏洞,文献中不断提出了许多对策。然而,设计一种有效的防御机制已被证明是一项困难的任务,因为许多方法已经证明对自适应攻击者无效。因此,这篇自包含的论文旨在为所有的读者提供一篇关于图像分类中对抗性机器学习的最新研究进展的综述。本文介绍了新的对抗性攻击和防御的分类方法,并讨论了对抗性实例的存在性。此外,与现有的调查相比,它还提供了相关的指导,研究人员在设计和评估防御时应该考虑到这些指导。最后,在文献综述的基础上,对未来的研究方向进行了展望。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/396e587564dc2922d222cd3ac7b84288

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深度学习利用多个处理层来学习具有多个层次特征的数据表示。自2014年以来,随着Deepface和DeepID方法的突破,这一新兴技术已经重塑了人脸识别的研究领域。从那时起,深度人脸识别(FR)技术,利用层次结构学习区分的人脸表示,已经极大地提高了最先进的性能,并培养了许多成功的现实世界的应用。在这篇论文中,我们提供了一个全面深度学习人脸识别综述。首先,我们总结了在快速发展的深度FR方法中提出的不同的网络结构和损耗函数。其次,相关的人脸处理方法被分为两个类:“一对多增强”和“多对一归一化”。然后,对常用的模型训练和评价数据库进行了总结和比较。第三,对跨因素场景、异质场景、多媒体场景和行业场景进行了深入分析。最后,指出了现有方法的潜在不足和未来的发展方向。

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随着web技术的发展,多模态或多视图数据已经成为大数据的主要流,每个模态/视图编码数据对象的单个属性。不同的模态往往是相辅相成的。这就引起了人们对融合多模态特征空间来综合表征数据对象的研究。大多数现有的先进技术集中于如何融合来自多模态空间的能量或信息,以提供比单一模态的同行更优越的性能。最近,深度神经网络展示了一种强大的架构,可以很好地捕捉高维多媒体数据的非线性分布,对多模态数据自然也是如此。大量的实证研究证明了深多模态方法的优势,从本质上深化了多模态深特征空间的融合。在这篇文章中,我们提供了从浅到深空间的多模态数据分析领域的现有状态的实质性概述。在整个调查过程中,我们进一步指出,该领域的关键要素是多模式空间的协作、对抗性竞争和融合。最后,我们就这一领域未来的一些方向分享我们的观点。

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智能视频监控(IVS)是当前计算机视觉和机器学习领域的一个活跃研究领域,为监控操作员和取证视频调查者提供了有用的工具。人的再识别(PReID)是IVS中最关键的问题之一,它包括识别一个人是否已经通过网络中的摄像机被观察到。PReID的解决方案有无数的应用,包括检索显示感兴趣的个体的视频序列,甚至在多个摄像机视图上进行行人跟踪。文献中已经提出了不同的技术来提高PReID的性能,最近研究人员利用了深度神经网络(DNNs),因为它在类似的视觉问题上具有令人信服的性能,而且在测试时执行速度也很快。鉴于再识别解决方案的重要性和广泛的应用范围,我们的目标是讨论在该领域开展的工作,并提出一项最先进的DNN模型用于这项任务的调查。我们提供了每个模型的描述以及它们在一组基准数据集上的评估。最后,我们对这些模型进行了详细的比较,并讨论了它们的局限性,为今后的研究提供了指导。

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论文主题: Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

论文摘要: 目标检测是计算机视觉中的基本视觉识别问题,并且在过去的几十年中已得到广泛研究。目标检测指的是在给定图像中找到具有精确定位的特定目标,并为每个目标分配一个对应的类标签。由于基于深度学习的图像分类取得了巨大的成功,因此近年来已经积极研究了使用深度学习的对象检测技术。在本文中,我们对深度学习中视觉对象检测的最新进展进行了全面的调查。通过复习文献中最近的大量相关工作,我们系统地分析了现有的目标检测框架并将调查分为三个主要部分:(i)检测组件,(ii)学习策略(iii)应用程序和基准。在调查中,我们详细介绍了影响检测性能的各种因素,例如检测器体系结构,功能学习,建议生成,采样策略等。最后,我们讨论了一些未来的方向,以促进和刺激未来的视觉对象检测研究。与深度学习。

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论文题目: Object Detection in 20 Years: A Survey

论文简介:
目标检测作为计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一,近年来受到了极大的关注。它在过去二十年的发展可以看作是计算机视觉历史的缩影。如果我们将当今的物体检测视为在深度学习的力量下的技术美学,那么将时光倒流到20年前,我们将见证冷武器时代的智慧。鉴于目标检测技术的技术发展,本文跨越了四分之一世纪的时间(从1990年代到2019年)广泛地审查了400多篇论文。本文涵盖了许多主题,包括历史上的里程碑检测器,检测数据集,度量,检测系统的基本构建块,加速技术以及最新的检测技术水平。本文还回顾了一些重要的检测应用程序,例如行人检测,面部检测,文本检测等,并对它们的挑战以及近年来的技术改进进行了深入分析。

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密歇根大学Zhengxia Zou博士等人近期发布了《Object Detection in 20 Years: A Survey》,这篇综述论文对近四分之一世纪(20世纪90年代至2019年)的400余篇论文进行了广泛的回顾,涵盖了许多主题,包括历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量、检测系统的基本构建模块、加速技术以及最新的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等重要的检测应用,并对其面临的挑战以及近年来的技术进步进行了深入分析。

目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一,近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的目标检测看作是深度学习力量下的一种技术美学,那么让时光倒流20年,我们将见证冷兵器时代的智慧。本文从目标检测技术发展的角度,对近四分之一世纪(20世纪90年代至2019年)的400余篇论文进行了广泛的回顾。本文涵盖了许多主题,包括历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量、检测系统的基本构建模块、加速技术以及最新的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等重要的检测应用,并对其面临的挑战以及近年来的技术进步进行了深入分析。

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题目: Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

简介: 多对象跟踪(MOT)的问题在于遵循序列中不同对象(通常是视频)的轨迹。 近年来,随着深度学习的兴起,提供解决此问题的算法得益于深度模型的表示能力。 本文对采用深度学习模型解决单摄像机视频中的MOT任务的作品进行了全面的调查。 确定了MOT算法的四个主要步骤,并对这些阶段的每个阶段如何使用深度学习进行了深入的回顾。 还提供了对三个MOTChallenge数据集上提出的作品的完整实验比较,确定了表现最好的方法之间的许多相似之处,并提出了一些可能的未来研究方向。

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DEEP LEARNING IN VIDEO MULTI-OBJECT TRACKING.pdf
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