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角度余量损失和中心损失联合的深度人脸识别
被引量：
2
1
作者
李振东
钟勇
+1 位作者
陈蔓
王理顺
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第S02期55-58,共4页
针对当前人脸识别任务和人脸验证任务所面临的人脸识别准确率低、验证有误等安全隐患问题,为进一步增强深度特征的判别能力,提出了一种联合监督信号。首先,将角度余量损失和中心损失联合的损失函数用于人脸识别和人脸验证任务,实现最小...
针对当前人脸识别任务和人脸验证任务所面临的人脸识别准确率低、验证有误等安全隐患问题,为进一步增强深度特征的判别能力,提出了一种联合监督信号。首先,将角度余量损失和中心损失联合的损失函数用于人脸识别和人脸验证任务,实现最小化类内的变化以及最大化类之间的距离,这种深度特征之间的最小化和最大化可以达到人脸面部识别任务的理想选择。所提方法结合深度卷积神经网络在VGGFace2人脸数据集上对网络模型进行训练并在明星人脸数据集(CFS)和LFW人脸数据集上进一步微调网络模型进行人脸识别验证。实验结果表明,所提出的损失函数与传统的Softmax损失函数相比能够正确识别不同的人脸图像,而且进一步实现了不同类别之间的面部特征的最大可分离性。
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关键词
人脸识别
深度学习
卷积神经网络
角度余量损失
中心
损失
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职称材料
题名
角度余量损失和中心损失联合的深度人脸识别
被引量：
2
1
作者
李振东
钟勇
陈蔓
王理顺
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第S02期55-58,共4页
基金
四川省科技厅项目(2018GZ0231)
文摘
针对当前人脸识别任务和人脸验证任务所面临的人脸识别准确率低、验证有误等安全隐患问题,为进一步增强深度特征的判别能力,提出了一种联合监督信号。首先,将角度余量损失和中心损失联合的损失函数用于人脸识别和人脸验证任务,实现最小化类内的变化以及最大化类之间的距离,这种深度特征之间的最小化和最大化可以达到人脸面部识别任务的理想选择。所提方法结合深度卷积神经网络在VGGFace2人脸数据集上对网络模型进行训练并在明星人脸数据集(CFS)和LFW人脸数据集上进一步微调网络模型进行人脸识别验证。实验结果表明,所提出的损失函数与传统的Softmax损失函数相比能够正确识别不同的人脸图像,而且进一步实现了不同类别之间的面部特征的最大可分离性。
关键词
人脸识别
深度学习
卷积神经网络
角度余量损失
中心
损失
Keywords
face recognition
deep learning
Convolutional Neural Network(CNN)
angular margin loss
center loss
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
角度余量损失和中心损失联合的深度人脸识别
李振东
钟勇
陈蔓
王理顺
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
2
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