【摘 要】
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近年来,越来越多的信息识别与检测技术应用于日常生活中,人脸识别就是其中最常用的方法之一.随着人工智能技术的发展,基于深度学习的人脸识别模型成了当前人脸识别研究的一个焦点.在基于深度学习的人脸识别方法中,影响模型准确性的因素主要有三个:人脸数据的标准训练集,模型选取的网络结构,以及把控网络训练方向的损失函数.其中,损失函数的选取对模型最终分类精度有着重要影响,然而现有的损失函数难以有效地识别异常值人
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近年来,越来越多的信息识别与检测技术应用于日常生活中,人脸识别就是其中最常用的方法之一.随着人工智能技术的发展,基于深度学习的人脸识别模型成了当前人脸识别研究的一个焦点.在基于深度学习的人脸识别方法中,影响模型准确性的因素主要有三个:人脸数据的标准训练集,模型选取的网络结构,以及把控网络训练方向的损失函数.其中,损失函数的选取对模型最终分类精度有着重要影响,然而现有的损失函数难以有效地识别异常值人脸数据,在关注困难样本重要性的同时,忽视了训练数据中不可避免存在的误分样本,即所谓的更加困难样本.针对该问题,本文提出了两种新的损失函数,以提高人脸识别模型的分类精度:（1）提出了一种新的分段损失函数,并在此基础上提出了一个新的深度学习人脸识别模型Drop Face.该模型将困难样本分为半困难样本和更困难样本,同时在新的损失函数作用下,可以自适应的根据训练数据的困难程度赋予不同的权重,从而降低存在的异常值人脸数据对网络训练的影响.（2）在Drop Face模型的基础上,研究我们的自适应加权损失函数在其他损失函数上的可行性.提出了一个新的损失函数,在此基础上提出了一个新的深度学习人脸识别模型Drop Face+.该模型将原有的组合型损失函数构造为一个新的组合型自适应加权损失函数.使其在不失原本优越性的前提下,能够得到更好的训练效果.与同期先进的损失函数比,我们的方法在不同的训练集和不同的测试集中精度均得到了些许提高,这表明通过对样本的困难程度进行自适应加权,增大半困难样本的权重,来提高训练数据的利用率,又降低更加困难样本的权重,减少异常值人脸数据对网络训练的影响,能够有效提高人脸识别模型的分类精度.
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