Abstract-Face Recognition har undersökts i många årtionden. I motsats till traditionella handgjorda funktioner som LBP och HOG, mycket mer sofistikerade funktioner kan läras automatiskt genom djupt lärande metoder på ett datadrivet sätt. I detta dokument föreslår vi en tvåstegsstrategi som kombinerar en multi-patch djup CNN och djup metriska lärande, som extraherar lågdimensionella men mycket diskriminerande egenskaper för ansiktsverifiering och erkännande. Experiment visar att denna metod överträffar andra state-of-the-art metoder på LFW dataset, uppnå 99,77% 1 parvis verifiering noggrannhet och betydligt bättre noggrannhet enligt andra två mer praktiska protokoll. I detta dokument diskuteras också vikten av datastorlek och antalet patchar, vilket visar en tydlig väg till praktiska högpresterande ansiktsigenkänningssystem i verkligheten.
En tvåstegsstrategi föreslås också genom att kombinera djup CNN med djup CNN och djup metrisk inlärning REF.
Targeting Ultimate Accuracy: Face Recognition via Deep Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}