ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（CVPR2019）
CVPR2019已经告一段落，但是好的文献依然值得慢慢去品味，值得深入阅读去体会作者的意图，从中学习其精髓，去发现更多的创新点。今天为大家推荐一篇关于人脸识别的文献，主要提出了一个更具有判别能力的人脸识别模型，有兴趣的您可以和我们一起来学习。
CVPR2019已经过去好一段，但是好的文献依然值得慢慢去品味，值得深入阅读去体会作者的意图，从中学习其精髓，去发现更多的创新点。今天为大家推荐一篇关于人脸识别的文献，主要提出了一个更具有判别能力的人脸识别模型，有兴趣的您可以和我们一起来学习。
论文的标题:《ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition》 论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/1801.07698v1.pdf
我们使用对抗攻击技术攻破了目前最好的公共 Face ID 系统 ——ArcFace。
度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习，也可以认为距离学习。因为在一定条件下，相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向量，既可以用余弦相似度的大小，也可以使用欧式距离的远近来衡量相似程度。
人脸识别有四个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和特征比较。人脸特征提取是面识别过程中最重要的任务之一。为了提高面识别的准确性，有必要增强模型提取判别性人脸特征的能力。
提到人工智能和人脸识别开源技术，相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生，其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+，自从 2018 年开源以来，在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。
本文将简单讲述arcface从训练到部署的整个过程，主要包括前期的数据筛选和准备，模型训练以及模型部署。
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。欢迎大家关注我们的公众号：磐创AI。
历时两个月，Shopee比赛终于落下帷幕，我们队伍ID为Team Name，队员为“兰恒强”，在Private leadboard取得44名成绩，排名top2%，非常感谢队友小白Lan和zhengheng的强力付出与贡献,另外我们也很感谢那些分享了他们的想法和知识的参赛选手，特别是@chirs 和@ragnar。
MegaFace数据集 网络结构 首先，我们尝试在人脸识别的任务上找到一个优秀的网络结构。 3.1 网络输入设定 在我们所有的实验当中，都根据人脸的 5 个关键点进行对齐，并且切割设置大小到 112x112。因为这个图片大小是 ImageNet 输入的 1/4，我们考虑取消常见网络结构起始的降分辨率操作，即替换(conv77-stride22)为(conv33-stride11)。我们这个输入放大版的网络结构标记为 L。 3.2 网络输出设定 此处输出指代特征向量这一层。我们实验了多种从最后一个卷
毕竟，去年发表的ArcFace，在现有的公开Face ID系统里面，是最强大的一个 (State-of-the-Art) 了。
这里的会员指的是iCartoonFace：一个卡通人脸识别的基准数据集，爱奇艺与此同时设计了卡通和真人多任务域自适应策略来提高卡通人脸识别的性能。
春天来了，经过一个冬天的“窖藏”，按耐不住的小伙伴纷纷行动了起来，踏一踏满园的春色，赶一趟娇艳的花丛。
图像分类是机器学习中的一项重要任务。这项任务有很多比赛。良好的体系结构和增强技术都是必不可少的，但适当的损失函数现在也是至关重要的。
人脸识别技术是很复杂的，自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际，毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！
图像质量是一个属性的组合，表明一个图像如何如实地捕获原始场景。影响图像质量的因素包括亮度、对比度、锐度、噪声、色彩一致性、分辨率、色调再现等。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术！（链接：腾讯优图 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本）
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用，因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时，这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制，未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年，Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet，这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破，AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后，基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水，如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法，其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性，从而得到更一般的特征，然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后，出现了很多基于深度学习的人脸识别框架，如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等，轻松超越了手工方法的性能。
摘要：对于生产中的视觉检索系统，在推出新模型的时候能够和旧模型特征兼容可以很大的降低成本，甚至可以避免对现有图库图像重新提取特征。论文Learning Compatible Embeddings 提出了一个通用、可以适用于直接兼容、向旧模型兼容和向新模型兼容的方式跨模型兼容以及模型兼容训练的框架。LCE的兼容方法是通过一个转换来直接对齐模型之间的类中心，并对新模型限制了更紧凑的类内分布。作者在多种场景下做了实验，例如训练数据集、损失函数、网络架构以及特征维度的变化，并证明了LCE只损失了微小的精度就有效地实现了模型兼容。
远程在家办公的第N天，快要闲出屁了，今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题（终于可以装X了）。 看了他的需求描述，大概是要做一个Java web版本的人脸识别功能，然后存储人物的特征，再扫脸比对。可是我不会啊。。。
近期，人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上；在本文中，旷视研究院（上海）（MEGVII Research Shanghai）从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理，介绍了近年来基于Softmax的Loss的研究进展。
人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。
目前人脸识别开源项目众多，但真正能方便快捷拿来就用、性能指标业界领先的开源库并不多，而最近刚刚开源的face.evoLVe绝对是不容忽视的力量。
如果你没能亲临CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）的现场，无需担心。本文将列出广受关注的前十篇论文，包括深度伪造、面部识别、重建等话题。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。 在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。阅读本文后你将有能够从头开始创建类似图像的搜索引擎的能力。 图像检索（又名基于内容的图像检索Content-Based Image Retrieval 或 CBIR）是任何涉及图像的搜索的基础。 上图来自文
导语：如果你没能参加 CVPR 2019 ， 别担心。本文列出了会上人们最为关注的 10 篇论文，覆盖了 DeepFakes（人脸转换）, Facial Recognition（人脸识别）, Reconstruction（视频重建）等等。
人脸识别技术已经成为现代技术的重要组成部分，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
原标题 | Ten Trending Academic Papers on the Future of Computer Vision
最近两个月，格灵深瞳首席科学家&算法部负责人张德兵与算法团队参加了全球人脸识别算法测试(FRVT、Face Recognition Vendor Test)。虽然是第一次参加此比赛，格灵深瞳还是取得了不错的成绩，排名世界前五，在国内领先，且具体的成绩接近世界最好水平(见表一)。
老肥今天和大家分享的是最近结束的Kaggle竞赛Happywhale - Whale and Dolphin Identification。
Map<String, String> map = new HashMap<>();
当我们还对玫瑰、月季和蔷薇傻傻分不清楚的时候，计算机视觉已经可以在一万种极其相似的自然界物种里精确地分门别类了。
在数字化时代，面部识别技术的突破性进展正在重塑我们与设备和数字世界的互动方式。由于其准确性、便捷性和高效性，这项技术已成为安全、营销和社交媒体领域中不可或缺的一环。今天，我们深入探讨 DeepFace：一个强大的面部识别和分析框架，它应用了最先进的人工智能算法来识别、分析和验证人脸。
内容一览：人脸识别可以锁定人类身份，这一技术延申到鲸类，便有了「背鳍识别」。「背鳍识别」是利用图像识别技术，通过背鳍识别鲸类物种。传统的图像识别依赖于卷积神经网络 (CNN) 模型，需要大量训练图像，并且只能识别某些单物种。近期，夏威夷大学的研究人员训练了一种多物种图像识别模型，该模型在鲸类应用中表现出色。
例如，你有没有想过，如果你自己的照片是在五十年或一百年前拍摄的，会是什么样子？如果你最喜欢的男演员或女演员出生在一个与他们完全不同的时代，他们会是什么样子？
今天跟大家分享一款新晋开源的出自香港中文大学MMLab实验室的人脸识别库，其最大特点是支持人脸多任务训练，方便使用PyTorch进行人脸识别的训练、评估、特征提取。
今天一篇arXiv论文《AM-LFS: AutoML for Loss Function Search》，商汤科技揭示使用AutoML方法设计Loss函数，在图像分类、人脸比对、行人重识别等任务中验证其比人工设计的Loss更优秀。
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题，但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中，我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”（RFW）的数据库。利用该数据库，我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后，我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差，并提出了一个深度信息最大化自适应网络（IMAN）。在算法中，我们以白种人作为源域，其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布，另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外，我们还提出了一种新的互信息损失，在没有标签的情况下，进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明，IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。
本文来自社区投稿，作者：ABCDEFG，ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛——网络监督的细粒度识别赛道冠军队伍。
因工作需要手机端运用人脸识别打卡，本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技，本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术，免费的功能很多可以自行搭配，希望在你看完本章课程有所收获。
本项目参考了ArcFace的损失函数，同时参考了PP-OCRv2模型结构，意在开发一个模型较小，但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目，该项目训练数据使用emore数据集，一共有85742个人，共5822653张图片，使用lfw-align-128数据集作为测试数据。
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