文献阅读:Deep Face Recognition

Deep Face Recognition

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O.M.Parkhi,A.Vedaldi,A.Zisserman,[Deep Face Recognition][C],British Machine Vision Conference,2015

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摘要

面部识别进展：（1）end-to-end训练（end-to-end training）；（2）大量训练数据集（extensive training datasets）。

本文内容：（1）260万张面部图像、2600+用户数据集创建；（2）深度网络训练和面部识别

1 引言

Google的FaceNet训练数据集相比公开面部数据集高出三个数量级（three orders of magnitude larger than the public face datasets）

本文提出：

（1）生成一个只需有限人工标注的大规模面部数据集的方法；
（2）基于该训练集研究用于面部识别及验证的深度神经网络架构，并考察其包含的面部对齐与度量学习机制。

2 相关工作

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