In this paper, we propose a novel hand-based person recognition method for the purpose of criminal investigations since the hand image is often the only available information in cases of serious crime such as sexual abuse. Our proposed method, Multi-Branch with Attention Network (MBA-Net), incorporates both channel and spatial attention modules in branches in addition to a global (without attention) branch to capture global structural information for discriminative feature learning. The attention modules focus on the relevant features of the hand image while suppressing the irrelevant backgrounds. In order to overcome the weakness of the attention mechanisms, equivariant to pixel shuffling, we integrate relative positional encodings into the spatial attention module to capture the spatial positions of pixels. Extensive evaluations on two large multi-ethnic and publicly available hand datasets demonstrate that our proposed method achieves state-of-the-art performance, surpassing the existing hand-based identification methods.


翻译:在本文中,我们为刑事调查的目的提出了一种新的基于手的人识别方法,因为手图像往往是性虐待等严重犯罪案件中唯一可获得的信息。我们提出的方法,即多注意网络(MBA-Net),除了一个全球(没有注意)分支外,还包含分支中的频道和空间关注模块,以获取全球结构信息,用于歧视特征学习。关注模块侧重于手图像的相关特征,同时压制不相关背景。为了克服关注机制的弱点,我们把相对位置编码与像素打乱,我们把相对位置编码纳入空间关注模块,以捕捉像素的空间位置。对两个大型多种族和公开可得的手数据集的广泛评价表明,我们拟议的方法达到了最新性能,超过了现有的手基识别方法。

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Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中,使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行,他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。最近,如何在CNN中使用attention机制也成为了大家的研究热点。下图表示了attention研究进展的大概趋势。
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