Ler "Age-Invariant Adversarial Feature Learning for Kinship Verification"

[vitalwarley]

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Overview no método enquanto organizava os papers no Zotero...

• 85% em ambos KinFaceW-I e II.
• 76.80% no FIW.
  • Geralmente comparamos a média, mas comparar a performance nos tipos de parentesco pode ser útil. Um método específico pode ter algum componente interessante para um ou mais tipos. Ver comparativo abaixo. Resultados da Hierarchical Representation Learning for Kinship Verification #66 reportados aqui.

Kinship	Method	B-B	S-S	SIBS	F-D	M-D	F-S	M-S	GF-GD	GF-GS	GM-GD	GM-GS	Average
Siblings	AIAF + IFW	73.86	85.57	77.60									76.80
	FaCoRNet	82.48	84.48	81.66									81.87
Parent-Child	AIAF + IFW				79.13	78.22	76.16	86.59
	FaCoRNet				79.36	81.53	84.85	79.90
Grandparent-Child	AIAF + IFW								69.37	69.36	70.53	73.88
	FaCoRNet								78.78	68.16	73.23	56.42

Essa estratégia lembra bem o DisVAE (#40). Inclusive, seria interessante para o trabalho de Lucas o mecanismo Adversarial Canonical Correlation Regularizer (ACCR).