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人脸识别任务中,孪生神经网络被广泛应用于解决样本过少、类别庞大的项目,通过判别输入的人脸相似度达到较高的鲁棒性。通过设计和改造传统孪生神经网络,提出了基于自注意力机制的孪生神经网络,将经典人脸识别任务衍生到亲属关系预测。网络设计思路结合了近期提出的全局上下文非局部注意力模块(GlobalContextNon-local Network,GC Block),使用自注意力机制融合人脸远距离关键特征,且在保持有效计算精度的基础上减少计算量,同时,使用美国西北大学的SMILE人脸数据集进行训练,并在官方于K