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查看更多>使用神经网络来做人脸识别并不是什么新思想
发布于 2019年03月29日
[摘要]使用神经网络来做人脸识别并不是什么新思想。1997 年就有研究者为人脸检测、眼部定位和人脸识别提出了一种名为「基于概率决策的神经网络(PBDNN)」的早期方法。这种人脸识别 PDBNN 被分成了每一个训练主体一个全连接子网络，以降低隐藏单元的数量和避免过拟合。研究者使用密度和边特征分别训练了两个 PBDNN，然后将它们的输出组合起来得到最终分类决定。
使用神经网络来做人脸识别并不是什么新思想。1997
年就有研究者为人脸检测、眼部定位和人脸识别提出了一种名为「基于概率决策的神经网络(PBDNN)」的早期方法。这种人脸识别 PDBNN
被分成了每一个训练主体一个全连接子网络，以降低隐藏单元的数量和避免过拟合。研究者使用密度和边特征分别训练了两个
PBDNN，然后将它们的输出组合起来得到最终分类决定。
另一种早期方法则组合使用了自组织映射(SOM)和卷积神经网络。自组织映射是一类以无监督方式训练的神经网络，可将输入数据映射到更低维的空间，同时也能保留输入空间的拓扑性质(即在原始空间中相近的输入在输出空间中也相近)。注意，这两种早期方法都不是以端到端的方式训练的(中使用了边特征，中使用了 SOM)，而且提出的神经网络架构也都很浅。中提出了一种端到端的人脸识别 CNN。
这种方法使用了一种孪生式架构，并使用了一个对比损失函数来进行训练。这个对比损失使用了一种度量学习流程，其目标是最小化对应同一主体的特征向量对之间的距离，同时最大化对应不同主体的特征向量对之间的距离。该方法中使用的 CNN 架构也很浅，且训练数据集也较小。