【摘 要】
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作为AI+公安视频分析落地应用最具代表性的技术之一,得益于深度卷积神经网络算法和海量的人脸训练数据,人脸识别技术水平近年来得到了快速提升。在众多的卷积神经网络技术中,
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作为AI+公安视频分析落地应用最具代表性的技术之一,得益于深度卷积神经网络算法和海量的人脸训练数据,人脸识别技术水平近年来得到了快速提升。在众多的卷积神经网络技术中,大多使用SoftMax损失函数作为监督信号来训练深度模型。为了能够增强特征的区分性,受到中心损失函数的启发,结合类内和类间距离,提出中心扩散损失函数。该方法在学习深度特征的同时,不仅能够压缩同一类内不同特征之间距离,而且还可以增大类与类之间的距离,从而使学习到的特征具有高度的区分性。通过将SoftMax损失函数与中心扩散损失结合使用,该方法在
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