多任務(wù)學(xué)習(xí)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中的應(yīng)用
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【摘要】:隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,近年來人臉識別借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了巨大突破。但是在已有的基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別框架中,各個任務(wù)(人臉鑒別、認證和屬性分類等)都是相互獨立設(shè)計、運作的,使得整體算法低效、耗時。針對這些問題,提出一種基于多任務(wù)框架的深度卷積網(wǎng)絡(luò)。通過將人臉鑒別、認證和屬性分類同時作為網(wǎng)絡(luò)目標函數(shù),端到端地訓(xùn)練整個深度卷積網(wǎng)絡(luò),算法簡潔高效。此網(wǎng)絡(luò)可以同時完成上述三個任務(wù),不需要額外的步驟。實驗結(jié)果顯示,即使在有限的數(shù)據(jù)支持下,該方法依然能夠取得不錯的性能,在人臉識別權(quán)威數(shù)據(jù)集LFW上獲得了97.3%的精度。
【作者單位】: 復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院;上海市智能信息處理重點實驗室(復(fù)旦大學(xué));
【關(guān)鍵詞】: 人臉識別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 多任務(wù)學(xué)習(xí)
【基金】:上海市科委科技創(chuàng)新行動計劃(No.14511106900)
【分類號】:TP391.41
【正文快照】: 1引言人臉識別是一種基于人臉面部特征的身份識別技術(shù)。近年來,在教育、電子商務(wù)、安全等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用,例如考場監(jiān)控、手機支付。各大互聯(lián)公司從國內(nèi)的百度、阿里、騰訊,或是國外的谷歌(Google)、臉書(Facebook),以及諸多科研單位如中科院自動所(CASIA)、香港中文大學(xué)(CUH
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