One-shot learningAdversarial rectificationOne-shot face recognition has attracted extensive attention with the ability to recognize persons at just one glance. With only one training sample which cannot represent intra-class variance adequately, one-shot classes have poor generalization ability, and it ...
人脸识别的术语: 1)face verification:输入图像、名字ID判断输入图像是不是名字ID指定的用户 2)face recognition:有一个包含K个用户的数据库,拿到一幅图片,然后判断图片中的人是不是在数据库中,在输出指定用户name,不在就输出未识别。 人脸识别要比人脸验证要困难的多,在人脸验证中准确率99%也许可以接受,...
使用透视规律做DA(the perspective of domain adaptation),生成同一个人不同角度的多张图片,从而达到克服样本不足的问题。 例如 SSPP-DAN: DEEP DOMAIN ADAPTATION NETWORK FOR FACE RECOGNITION WITH SINGLE SAMPLE PER PERSON2 第二,修改算法流程或结构使其适应样本不足的情况 ...
以为员工做人脸识别face verification 以及face recognition为例;CNN无法胜任,因为需要大量数据不存在,员工人数持续增加会导致模型反复重新训练;one-shot learning 只要求一个员工,一个样本即可,每个人(类别)只需计算(训练)一次;one-shot learning 就是一个计算2张图片之间距离或相似度的函数,设定一个相似度的阈值,小于...
人脸识别(Face recognition ) *什么是人脸识别? *One-Shot学习 *Siamese 网络 *三元组(Triplet)损失 *面部验证与二分类 一、什么是人脸识别?二、One-Shot 学习 一次学习问题: 在一次学习问题中,只能通过一个样本进行学习,以能够认出同一个人。 大多数人脸识别系统都需要解决这个问题,因为在你的数据库中每个雇...
“Schroff F, Kalenichenko D, Philbin J. FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering[J]. 2015:815-823. 对于使用 Siamese 网络的损失函数设置为三元组损失函数然后应用梯度下降。 但是注意,这一过程不能使得 f(A) = f(P) = f(N)=0,所以等式的右边需要减去一个很小的数。
One-shot的原理基于寻找当前语音信号与已知语音信号模板之间的相似度得分，通过相似度得分来判断待识别语音...
Triplet Loss: 谷歌的研究者 2015 在Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering中提出 Triplet Loss,希望在学习到的特征空间里: i) 同一个人的两张人脸比较接近 ii) 不同人的两张人脸相距较远。为了这个目的,通过图像的三元组 (Triplet) 去定义损失函数,这个三元组由: ...
人脸识别(Face recognition ) *什么是人脸识别? *One-Shot学习*Siamese 网络 *三元组(Triplet)损失 *面部验证与二分类一、什么是人脸识别? 二、One-Shot学习一次学习问题:在一次学习问题中,只能通过一个样本进行学习,以能够认出同一个人。大多数人脸识别系统都需要解决这个问题,因为在你的数据库中每个雇员或者组员...
人脸识别 首先简单介绍一下人脸验证(face verification)和人脸识别(face recognition)的区别。 人脸验证:输入一张人脸图片,验证输出与模板是否为同一人,即一对一问题。 人脸识别:输入一张人脸图片,验证输出是否为K个模板中的某一个,即一对多问题。 一般地,人脸识别比人脸验证更难一些。因为假设人脸验证系统的错误率是...