人臉識(shí)別是一項(xiàng)被廣泛應(yīng)用于日常生活的身份認(rèn)證技術(shù),在公共安全和快捷支付等領(lǐng)域都有較為成熟的應(yīng)用。人臉識(shí)別的主要應(yīng)用是身份驗(yàn)證,該過程包括面部信息提取和數(shù)據(jù)庫匹配。目前,人臉識(shí)別的研究重點(diǎn)是無約束場(chǎng)景的人臉識(shí)別,低分辨率、遮擋、年齡、姿勢(shì)和光照等因素對(duì)識(shí)別的結(jié)果會(huì)產(chǎn)生較大的影響。近年來,隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,無約束場(chǎng)景的人臉識(shí)別也取得了較大的突破,其中損失函數(shù)是提升模型性能的重要因素。目前,損失函數(shù)的研究方向分為度量學(xué)習(xí)方法和多分類方法。本文通過分析上述算法的優(yōu)化目的,得出它們最終都是構(gòu)造一個(gè)可區(qū)分性的目標(biāo)空間�；跇�(gòu)造目標(biāo)空間的分布狀況,本文提出了樣本自聚集算法,該方法能夠通過聚集同類別的樣本構(gòu)建具有可區(qū)分性的目標(biāo)空間。論文的主要工作如下:（1）回顧了近年來基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法,分別對(duì)度量學(xué)習(xí)和多分類方法進(jìn)行了詳細(xì)的分析。度量學(xué)習(xí)通過直接優(yōu)化目標(biāo)空間的樣本位置,使得目標(biāo)空間中的樣本均能夠服從最大的類內(nèi)距離小于最小的類間距離。多分類方法通過訓(xùn)練多類別分類器間接優(yōu)化樣本在目標(biāo)空間的位置,并在原有損失函數(shù)的基礎(chǔ)上添加邊界懲罰,減小了類內(nèi)距離,使得目標(biāo)空間的樣本特征具有良好的可區(qū)分... 

【文章來源】：江西師范大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-Chopra結(jié)構(gòu)圖

基于目標(biāo)空間構(gòu)造的人臉識(shí)別研究112ap,0piiiLfxfxLx（2-10）2an,0niiiLfxfxLx（2-11）分析上述梯度可得出，正例樣本的優(yōu)化方向是向錨點(diǎn)靠近，而負(fù)例樣本是在遠(yuǎn)離錨點(diǎn)，錨點(diǎn)的優(yōu)化方向是根據(jù)正樣本點(diǎn)和負(fù)樣本點(diǎn)的位置取了一個(gè)折衷，但仍是靠近正樣本點(diǎn)遠(yuǎn)離負(fù)樣本點(diǎn)。該損失函數(shù)優(yōu)化過程如圖2-2所示。圖2-2三元組損失優(yōu)化示意圖圖中的圓圈代表同一類別，分別為錨點(diǎn)和正例點(diǎn)，方塊為另外一個(gè)類別的負(fù)例點(diǎn)。當(dāng)上述樣本組合的位置關(guān)系不滿足約束關(guān)系時(shí)，它們將根據(jù)損失函數(shù)產(chǎn)生的梯度優(yōu)化自身的位置，使得同類別的樣本間的距離更近，而不同類別的樣本間的距離更遠(yuǎn)。三元組損失的優(yōu)化目標(biāo)是期望任意樣本組合的類內(nèi)距離均小于類間距離。相對(duì)于對(duì)比損失單方面優(yōu)化正例對(duì)或者負(fù)例對(duì)，三元組損失采取同時(shí)優(yōu)化正樣本對(duì)和負(fù)樣本對(duì)的方式進(jìn)行訓(xùn)練。但該方法的實(shí)際代價(jià)非常大，三元組的組合數(shù)目會(huì)隨著樣本數(shù)和類別數(shù)的增加呈指數(shù)增加。例如有3個(gè)類別，每個(gè)類別都包含10個(gè)樣本，可訓(xùn)練的三元組組合數(shù)是2700組。若全部訓(xùn)練這些樣本組合，其訓(xùn)練代價(jià)非常龐大。因此如何挑選適當(dāng)?shù)娜M進(jìn)行訓(xùn)練是該方法的一個(gè)難點(diǎn)。因此，F(xiàn)aceNet提出了半困難的樣本組合，即選擇正例對(duì)距離小于負(fù)例對(duì)距離但不滿足邊界約束的樣本組合。但是該樣本組合的生成方式需要依賴提前計(jì)算所有樣本的位置關(guān)系，再挑選出符合條件的樣本組合。該方法的代價(jià)仍然非常巨大，后續(xù)的改進(jìn)方法也從三元組損失的固有缺點(diǎn)出發(fā)，分為改良約束條件和改良樣本組合的選擇策略。三元組損失有效利用了正樣本對(duì)和負(fù)樣本對(duì)之間的位置關(guān)系，使得模型優(yōu)化的方向更有利于實(shí)現(xiàn)類內(nèi)距離小于類間距離。該方法存在的主要缺陷是訓(xùn)練的組合數(shù)太過龐大，如何選擇更有效的訓(xùn)練組合

的角度懲罰，使得局部樣本組合的優(yōu)化過程更易于收斂。改進(jìn)約束條件的方法使得模型的收斂速度也有一定的提升。改進(jìn)訓(xùn)練樣本組合的方法近年來發(fā)展迅速，其中LiftedStruct[46]和RankedList[47]兩種方法通過提高批樣本組合的利用率獲取更快的收斂速度。與它們相類似的方法也稱為結(jié)構(gòu)性損失。LiftedStruct的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于其高效地利用了批樣本。原先對(duì)比損失和三元組損失的優(yōu)化的是兩個(gè)或三個(gè)樣本的位置關(guān)系，而批樣本內(nèi)部的樣本之間并無直接關(guān)聯(lián)性。LiftedStruct將樣本位置關(guān)系拓展到了整個(gè)批樣本內(nèi)部，具體的改進(jìn)過程如圖2-3所示。圖2-3結(jié)構(gòu)性損失-Song示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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