【摘 要】
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开源机器学习库DLIB中的人脸检测对齐任务的运行时间长,检测精度不高,以及用三元组损失训练的模型收敛速度较慢。针对以上三点不足,提出了用mtcnn代替DLIB做人脸检测,并且以用softmax loss和center loss相结合的总损失函数来训练卷积神经网络。首先,将公开的海量人脸数据集做人脸对齐。然后,以总损失函数作为监督信号来完成BP前向传播,使得类内距离小,类间距离大,提高模型的特征辨识
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开源机器学习库DLIB中的人脸检测对齐任务的运行时间长,检测精度不高,以及用三元组损失训练的模型收敛速度较慢。针对以上三点不足,提出了用mtcnn代替DLIB做人脸检测,并且以用softmax loss和center loss相结合的总损失函数来训练卷积神经网络。首先,将公开的海量人脸数据集做人脸对齐。然后,以总损失函数作为监督信号来完成BP前向传播,使得类内距离小,类间距离大,提高模型的特征辨识能力。最后,对人脸特征进行embedding,由高维度映射到低维度,减少参数量,提高识别率。实验表明,人
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