【摘 要】
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人脸识别是指识别出某一个特定的人,而不仅仅只是检测到一张人脸。它广泛应用于公共安全、金融安全和商业领域。因此,人脸识别在计算机视觉中是一个核心问题和热门研究课题。
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人脸识别是指识别出某一个特定的人,而不仅仅只是检测到一张人脸。它广泛应用于公共安全、金融安全和商业领域。因此,人脸识别在计算机视觉中是一个核心问题和热门研究课题。近些年的人脸识别方法均是基于深度学习技术,并且取得了巨大的进展,甚至在测试集LFW上超越了人类的识别能力。为了充分发挥深度卷积神经网络的能力,本论文使用了端到端方式训练模型,并且提出了一种新的更适合人脸识别的损失函数。我们的模型使用了公开可获得的数据集作为训练,在测试集LFW上取得了单模型对齐情况下准确率99.15%。在非对齐情况下也能达到99.08%,而这超过了最好的模型Google FaceNet在同样情况下的结果98.87%。在使用简单的模型融合后,在对齐情况下达到99.33%,非对齐情况下99.28%,两者均超过了人类的识别能力99.20%。最后,我们使用了可视化的方法试图分析和理解人脸识别系统。
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