【摘 要】
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细粒度人脸认证的目标在于区分给定的极为相似的面部样本对是否属于同一对象,这使其非常具有挑战性。为此,本文采用度量学习技术研究细粒度人脸认证问题,并提出了三种度量学习方法来提高认证性能。针对如何有效区分相似面部样本的问题,提出了一种环形余弦相似度学习方法,其通过寻求一种线性变换,以尽可能扩大类内的余弦相似度,减少类间的余弦相似度,同时利用环正则化项自适应地将样本的范数学习到缩放圆。此外由于传统的度量
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细粒度人脸认证的目标在于区分给定的极为相似的面部样本对是否属于同一对象,这使其非常具有挑战性。为此,本文采用度量学习技术研究细粒度人脸认证问题,并提出了三种度量学习方法来提高认证性能。针对如何有效区分相似面部样本的问题,提出了一种环形余弦相似度学习方法,其通过寻求一种线性变换,以尽可能扩大类内的余弦相似度,减少类间的余弦相似度,同时利用环正则化项自适应地将样本的范数学习到缩放圆。此外由于传统的度量学习算法需要优化大量的参数,在训练数据不足的情况下,可能会出现计算复杂度高和过拟合问题。为了缓解这种情况,本文提出了一种弱监督组合度量学习方法,该方法利用预先生成的局部判别度量来学习最佳权重组合,通过将正样本对的马氏距离限制为小于一个小阈值,将负样本对的马氏距离限制为大于一个大阈值,有效地提高了验证精度。最终,使用三个正则化项分别对所提出的方法进行优化,以控制解的稀疏性,同时保持其可行性。再者,现有人脸认证中的度量学习方法大多是针对单视图匹配而发展的,不适用于具有异构特征的多视图数据。为此还提出了一种通用且简单的多视图余弦相似度学习人脸认证方法,该方法通过分别学习每个视图的线性变换矩阵,使多个视图之间的差异信息相互补充。在多个数据集上的实验结果证明了提出方法的有效性。
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