【摘 要】
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作为基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,人脸识别具有非强制性,非接触性,并发性等特点,已被广泛应用于支付,安防,娱乐等领域。由于深度卷积神经网络的发展,基于深度学习的人脸识别技术已经成为人脸识别领域的重要研究方向,其中心任务是如何提高特征的判别性。然而深度人脸识别在面对遮挡,侧脸,模糊等难样本人脸图像时仍然难以获得理想的识别结果。为了获得更具判别性的深度人脸特征,本文在边距损失和挖
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作为基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,人脸识别具有非强制性,非接触性,并发性等特点,已被广泛应用于支付,安防,娱乐等领域。由于深度卷积神经网络的发展,基于深度学习的人脸识别技术已经成为人脸识别领域的重要研究方向,其中心任务是如何提高特征的判别性。然而深度人脸识别在面对遮挡,侧脸,模糊等难样本人脸图像时仍然难以获得理想的识别结果。为了获得更具判别性的深度人脸特征,本文在边距损失和挖掘损失的基础上,提出了一种新的自适应难度指示器Softmax损失,以充分挖掘样本的难度信息,具体研究内容如下:（1）本文首先提出了一个全局的样本难度指示函数。针对现有的边距损失无法有效利用样本难度信息的问题,难度指示函数整合了三个样本难度影响因素,其分别为样本损失因子,样本误分类因子和样本类别不平衡因子,以数值形式鲁棒地表示样本的难度水平。使用样本难度指示函数可以直观显示样本在训练过程中的难度变化,更加精细地区分不同难度样本。（2）针对现有挖掘损失无法有效区分不同难度样本的问题,文章提出一种新的自适应难度指示器Softmax损失。提出了负余弦相似度的样本难度相关调制系数,它结合了全局和局部的样本难度指标,以进一步区分对不同样本施加的约束,充分利用不同难度样本信息。同时为了避免难样本在训练早期对网络收敛的影响,损失结合了训练阶段指示器来自适应调整训练策略,加速收敛。在LFW、Age DB-30、CFP-FP、CALFW、CPLFW、Mega Face、IJB-B和IJB-C等人脸数据集上的实验结果表明,本文方法可以获得更强的判别特征,并获得更好的验证和识别结果。
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