論文閱讀之FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
名稱：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
時間：2015.04.13
來源：CVPR 2015
來自谷歌的一篇文章，這篇文章主要講述的是一個利用深度學習來進行人臉識別的方法，目前在LFW上面取得了最好的成績，識別率為99.63%。傳統的基於CNN的人臉識別方法為：利用CNN的Siamese網絡來提取人臉特征，然後利用SVM等方法進行分類。而本篇文章提出了一個方法叫做FaceNet，它直接學習圖像到歐式空間上點的映射，其中兩張圖像對應的特征的歐式空間的距離用來直接判斷兩張圖片的相似度。這篇文章的最大創新點是提出了不同的損失函數，直接優化特征本身，用特征空間上點的距離來判斷兩張圖片是否是同一類。
論文閱讀之FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
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