角度空间三元组损失微调的人脸识别

摘要：

针对角度Softmax损失强约束存在的问题,提出一种用角度空间三元组损失对角度Softmax损失预训练模型进行微调的算法.算法首先对原来的卷积神经网络结构进行改进,将1×1卷积核与池化层加在不同残差块间,以进行选择更有效的特征.然后用角度空间下的三元组损失对预训练模型进行微调,以降低困难样本的强约束条件.最后在测试时,分别提取原始人脸图像特征和水平翻转的人脸图像特征,对两个特征相加作为最终的人脸特征表达,以丰富人脸特征信息,提高识别率.实验结果表明,在LFW和YTF人脸数据集分别取得了99.25％和94.52％的识别率,在大规模人脸身份识别中,本文提出的方法在仅用单模型和比较小的训练集就能有效地提高人脸识别率.

关键词：人脸识别、卷积神经网络、角度Softmax损失、三元组损失、特征相加

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61501210

在线出版日期：2019-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：110-117