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作者：安晟，Datawhale成員，CV算法工程師
最近看了很多人臉識別loss相關和GAN相關的paper，但是沒有提綱挈領的把這些串起來。於是，一個小姐姐分享給我了這篇論文，閱讀了一下，確實比較經典，很全面。在這裏，將論文內容結合我自己的理解和在工作中進行的探索展開，分享給大家。
論文背景
論文題目：Deep Face Recognition: A Survey
論文地址：https://arxiv.org/abs/1804.06655
論文代碼：綜述文章，無代碼
分享大綱
1. 人臉識別基本概念
主要場景、評價指標、系統基本流程及發展歷史
2. 代表性文章串講
DeepFace、FaceNet、CenterLoss
3. 如何搭建一個人臉識別系統
人臉識別基本概念
兩個主要場景：人臉驗證/人臉比對，人臉識別
評價指標：Acc，FAR-TAR，ERR
一個人臉識別系統的基本流程：人臉檢測-預處理-人臉表示-匹配
DeepFace
論文背景：
DeepFace：Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
DeepFace是CVPR2014上由FaceBook提出來的，DeepFace基本算是CNN在人臉識別的奠基之作，並將人臉識別精度接近人類水平。
DeepFace在進行人臉識別的過程中主要分爲以下步驟：
1.人臉檢測
2.3D對齊
3.人臉表示（CNN特徵提取）
4.人臉驗證
1. 人臉檢測與對齊
2. 人臉表示
3. 人臉特徵的歸一化
4. 度量學習
5. 實驗結果與總結
FaceNet
CenterLoss
如何搭建一個人臉識別系統
後續優化方向總結
本文PPT 後臺回覆 人臉識別 下載
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