Detta dokument behandlar problem med djup igenkänning (FR) under öppna protokoll, där idealiska ansiktsdrag förväntas ha mindre maximal distans inom klassen än minimalt mellanklassavstånd under ett lämpligt valt metriska utrymme. Men få befintliga algoritmer kan effektivt uppnå detta kriterium. I detta syfte föreslår vi att vinkeln softmax (A-Softmax) förlust som gör det möjligt konvolutionella neurala nätverk (CNN) att lära sig vinkelmässigt diskriminerande egenskaper. Geometriskt kan A-Softmax förlust ses som att införa diskriminerande begränsningar på en hypersfär grenrör, som i sig matchar föregående som ansikten också ligger på ett grenrör. Dessutom kan storleken på vinkelmarginalen justeras kvantitativt med en parameter m. Vi härleder ytterligare specifik m för att approximera det idealiska egenskapskriteriet. Omfattande analyser och experiment på Labeled Face in the Wild (LFW), Youtube Faces (YTF) och MegaFace Challenge 1 visar överlägsenheten av A-Softmax förlust i FR uppgifter.
SphereFace REF formulerade en vinkel mjukmax förlust som gjorde att CNN att lära sig diskriminerande funktioner genom att införa begränsningar på en hypersfär grenrör.
SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}