DEEP LEARNING FOR FACE KINSHIP VERIFICATION SYSTEM

Abstract

"Kinship verification from face images is a new and challenging problem in pattern recognition and computer vision, and it has many potential real-world applications including social media analysis and children adoptions. The focus is on providing novel solutions for challenges of family verification from faces with an efficient system with the aim of providing enhancement to the accuracy of kinship verification. In our work, we analyzed the facial kinship verification systems in two modes the Hand crafted Features and No Hand Crafted. The feature extraction is a crucial step in the kinship recognition system. For this reason, we used an efficient feature learning extraction algorithm called discrete cosine transform network (DCTNet). Besides, the experimental results demonstrated that these methods achieved competitive results compared with other state-of-the-art. " "التحقق من القرابة من صور الوجه مشكلة جديدة وصعبة في النمط الاعتراف ورؤية الكمبيوتر ، ولديها العديد من التطبيقات الواقعية المحتملة بما في ذلك تحليل وسائل التواصل الاجتماعي وتبني الأطفال. ينصب التركيز على توفير حلول جديدة لتحديات التحقق من صحة الأسرة من الوجوه مع نظام فعال بهدف تعزيز دقة القرابة تحقق. في عملنا ، قمنا بتحليل أنظمة التحقق من القرابة الوجهيّة في وضعين هما اليد ميزات مصنوعة يدويًا. استخراج الميزة هو خطوة حاسمة في القرابة نظام التعرف. لهذا السبب ، استخدمنا خوارزمية فعالة لاستخراج تعلم الميزات تسمى شبكة تحويل جيب التمام المنفصلة (DCTNet). إلى جانب ذلك ، أظهرت النتائج التجريبية أن هذه الأساليب حققت تنافسية النتائج مقارنة بأحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا."