Trots betydande framsteg på senare tid när det gäller erkännande av ansikte [10, 14, 15, 17] innebär genomförandet av kontroll av ansikte och erkännande på ett effektivt sätt stora utmaningar för de nuvarande strategierna. I detta papper presenterar vi ett system, som heter FaceNet, som direkt lär sig en kartläggning från ansiktsbilder till ett kompakt Euclidean utrymme där avstånden direkt motsvarar ett mått på ansikte likhet. När detta utrymme har producerats, uppgifter som ansiktsigenkänning, verifiering och klusterering kan enkelt genomföras med hjälp av standardtekniker med FaceNet inbäddningar som funktion vektorer. Vår metod använder ett djupt konvolutionsnätverk utbildat för att direkt optimera inbäddningen själv, snarare än en mellanliggande flaskhals lager som i tidigare djupt lärande metoder. För att träna använder vi trioler av ungefär samma matchande / icke-matchande ansiktsfläckar som genereras med hjälp av en ny online triolbrytningsmetod. Fördelarna med vårt tillvägagångssätt är mycket större representationseffektivitet: vi uppnår den senaste ansiktsigenkänningen med endast 128 byte per ansikte. På de allmänt använda Labeled Faces i datasetet Wild (LFW) uppnår vårt system en ny rekordnoggrannhet på 99,63 %. På YouTube Faces DB uppnår den 95.12%. Vårt system sänker felfrekvensen i jämförelse med det bäst publicerade resultatet [15] med 30 % för båda datauppsättningarna.
FaceNet: En enhetlig inbäddning för ansiktsigenkänning och clustering REF.
FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}