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Face Recognition via Deep Embedding(0.9977):baidu

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瓜大三哥
发布2018-02-26 15:58:48
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发布2018-02-26 15:58:48
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文章被收录于专栏:瓜大三哥瓜大三哥

作者提出了一种两部学习方法,结合mutil-patch deep CNN和deep metric learning,实现脸部特征提取和识别。通过1.2million(18000个个体)的训练集训练,该方法在LFW数据集上取得了0.9977的成绩。

两个阶段:第一个是深度CNN提取特征向量(高维度相关)去训练网络,第二个阶段是PCA,联合贝叶斯或者度量学习方法去使用一个低维度区分面部的不同。

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原始发表:2018-01-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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