Den viktigaste utmaningen med ansiktsigenkänning är att utveckla effektiva funktionsrepresentationer för att minska intrapersonella variationer och samtidigt öka skillnaderna mellan personer. I detta dokument visar vi att det kan lösas väl med djupt lärande och med hjälp av både ansiktsidentifierings- och verifieringssignaler som övervakning. Deep IDentification-verification funktioner (DeepID2) lärs med noggrant utformade djupa konvolutionella nätverk. Ansiktsidentifieringen ökar de inter-personliga variationerna genom att dra DeepID2 extraherade från olika identiteter, medan ansiktsverifieringen minskar de intra-personliga variationerna genom att dra DeepID2 extraherade från samma identitet tillsammans, vilka båda är nödvändiga för att möta igenkännande. Inlärda DeepID2 funktioner kan vara väl generaliserade till nya identiteter som inte syns i träningsdata. På den utmanande LFW-datauppsättningen [11], uppnås 99,15 % ytverifikationsnoggrannhet. Jämfört med det bästa djupt läranderesultatet [21] på LFW har felfrekvensen minskat betydligt med 67 %.
DeepID2 REF använder identifierings- och verifieringssignaler för att uppnå bättre inbäddning av funktioner.
Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}