Den senaste tekniken för erkännande av ansikte och ansikte har utvecklats avsevärt genom framväxten av djupt lärande. Mycket djupa neurala nätverk nyligen uppnått stor framgång på allmän objektigenkänning på grund av deras fantastiska inlärningsförmåga. Detta motiverar oss att undersöka deras effektivitet när det gäller ansiktsigenkänning. I detta dokument föreslås två mycket djupa neurala nätverksarkitekturer, kallade DeepID3, för ansiktsigenkänning. Dessa två arkitekturer byggs om från staplade konvolutions- och startlager som föreslås i VGG-nät [10] och GoogLeNet [16] för att göra dem lämpliga för ansiktsigenkänning. Ledansiktsidentifiering-verifiering övervakning signaler läggs till både mellan- och slutfunktion utvinning lager under utbildning. En ensemble av de föreslagna två arkitekturerna uppnår 99,53 % LFW noggrannhet för ansiktsverifiering och 96,0 % LFW rank-1 noggrannhet för ansiktsidentifiering. En ytterligare diskussion om resultatet av LFW:s ansiktsverifiering ges i slutet.
Yi Sun m.fl. byggd "DeepID3" REF, en ansiktsigenkänning modell från staplad konvolution och start lager.
DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}