人脸识别算法总结

发布网友发布时间：2024-09-27 08:03

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热心网友时间：2024-11-19 19:25

人脸识别技术是一门精密的艺术，它涉及人脸检测、配准和特征表达的全过程。在这个领域，我们面临两种挑战：闭合和开放集合问题。闭合集问题相对简单，而开放集合问题则更具现实意义，它的目标在于度量学习，让算法在未知人脸中准确识别。

在众多算法中，损失函数是关键的灵魂。其中，欧式距离和角/余弦裕度（如DeepID2、FaceNet、Center Loss、L-Softmax、A-Softmax、NormFace、CosFace/AM-Softmax、ArcFace、MV-Softmax、Circle Loss、CurricularFace）是基础，它们通过调整角度、提升区分度，甚至针对欠优化分数进行优化，从而提升人脸识别的精准度。

CurricularFace的创新之处在于其分阶段学习策略，它关注样本的难度变化，确保在学习过程中逐步提升对复杂人脸的识别能力。

MagFace在2021年崭露头角，它提出了一种全新的损失函数，将特征的幅度与人脸质量紧密关联，通过自适应的margin调整，有效防止了对低质量样本的过度拟合。

ArcFace独树一帜，仅依赖相位信息，引入自适应margin来区分样本，同时引入正则项确保高质量样本的稳定性，避免大范例带来的不稳定性。

面对数据不平衡的问题，权重归一化技术被广泛应用，它能加速模型的收敛，确保每个类别都有平等的训练机会。

特征归一化则通过纠正不同样本间范数差异，确保在余弦角度测量下，算法的决策更为公正。同时，尺度系数的引入在归一化后，避免了易分类样本过大的梯度，如CosFace的32和ArcFace的64，它们在保持精确度的同时，增加了模型的稳健性。

最后，softmax损失的下界调整，通过对模型的尺度系数进行微调，使得模型在收敛过程中更加稳定，从而实现更高效的人脸识别性能提升。