【摘 要】
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深度卷积神经网络越来越广泛地应用于图像分类和人脸识别,用Softmax损失函数训练的深度卷积神经网络在人脸识别上取得了显著的提高。在本文中,我们提出一种sofamax Loss与中
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深度卷积神经网络越来越广泛地应用于图像分类和人脸识别,用Softmax损失函数训练的深度卷积神经网络在人脸识别上取得了显著的提高。在本文中,我们提出一种sofamax Loss与中心损失联合监督的方法进行人脸识别,它可以提升面部特征的判别力。首先,Cente rLoss同时学习每个类的中心,并且增加面部图像特征与其对应类中心的距离:另外,具有Center Loss的训练深度卷积神经网络扩大了类内紧凑性和类间可分离性,增加了深度特征的辨别力。实验结果表明,将softmax Loss和center Loss二
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