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总述
人脸识别流程检测、对齐、活体、预处理、提取特征、人脸验证识别
传统特征方法
传统方法试图通过一两层表示来识别人脸例如过滤响应、特征直方图分布。学术圈进行了深入的研究分别改进了预处理、局部描述符和特征转换但这些方法在提高FR准确性方面进展缓慢。更糟糕的是大多数方法只针对不受约束的面部变化的一个方面如光照、姿势、表情。没有任何综合技术来整体解决这些不受约束的挑战。因此经过十多年的持续努力“浅层”方法仅将LFW基准数据集的准确性提高到约95%[15]这表明“浅层的”方法不足以提取对真实世界变化的稳定身份特征。
深度学习方法
GhostFaceNets: Lightweight Face Recognition Model From Cheap Operations IEEE Access2023LFW dataset Rank 1.
混合精度arcface (sub-center) cosface loss, ghostnet (lightweight) Deep Polynomial Neural Networks2021作者来自英国伦敦帝国理工学院计算系、瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 电气工程系、希腊雅典大学信息学和电信系该方法已申请专利。
多项式神经网络即输出是输入的高阶多项式。未知参数自然地由高阶张量表示通过因子共享的集体张量分解来估计。作者介绍了三种显着减少参数数量的张量分解并展示了如何通过分层神经网络有效地实现它们。并凭经验证明π-Nets 具有很强的表现力它们甚至可以在大量任务和信号即图像、图形和音频中不使用非线性激活函数的情况下产生良好的结果。当与激活函数结合使用时Π-Nets 在图像生成、人脸验证和 3D 网格表示学习三个具有挑战性的任务中产生了最先进的结果。 DCNN 将人脸图像通常在姿势归一化步骤 [7]、[8] 之后映射到应该具有较小的类内距离和较大的类间距离的特征。训练 DCNN 进行人脸识别有两个主要研究方向。一些训练一个多类分类器可以在训练集中分离不同的身份例如使用 softmax 分类器 [2]、[4]、[9]、[10]、[11]其他直接学习嵌入例如三元组损失 [3]。
基于大规模训练数据和精细的 DCNN 架构softmax-loss 的方法 [9] 和triplet-loss 的方法 [3] 都可以获得出色的人脸识别性能。然而softmax loss 和 triplet loss 都有一些缺点。
对于 softmax 损失1学习到的特征对于闭集分类问题是可分离的但对于开放集人脸识别问题的区分度不够 (2) 线性变换矩阵 W ∈ R d × N W \in \mathbb{R}^{ d×N} W∈Rd×N 的大小随身份数 N N N 线性增加。
对于三元组损失 (1) 人脸三元组的数量组合爆炸式增长尤其是对于大规模数据集导致迭代步数显着增加 (2) 半难样本挖掘对于训练有效的模型来说相当困难。 DiscFace: Minimum Discrepancy Learning for Deep Face Recognition2020ACCV
作者发现了基于Softmax的方法的一个重要问题在训练阶段对应类权重附近的样本特征同样受到惩罚尽管它们的方向不同。为了缓解这一问题提出了一种新的训练方案称为最小差异学习它通过使用单一的可学习基来强制类内样本特征的方向向最优方向对齐。
早些时候深度度量学习方法通过样本对或三元组之间距离的局部关系学习人脸嵌入从而在类不平衡数据集下取得了可喜的成果 [1–3, 11]。深度度量学习能够通过利用某些度量损失直接捕获更多的判别力。然而它们的性能在很大程度上取决于采样和挖掘策略因此度量学习模型通常需要耗时的来回过程来训练。
与分类任务相比学习大边缘判别特征对于人脸识别任务至关重要特别是在开放集协议下这是一种更现实但更具挑战性的人脸识别协议 [6]。许多工作都试图修改 softmax 损失以获得有效的 large-margin 判别特征 [5, 6, 13, 7, 8]。这样的变体能够直接优化特征之间的角度和超球面流形中相应的类权重。
然而作者观察到在开放集协议下它们的评估性能可能会受到训练和评估过程之间差异的影响训练期间使用样本特征和 softmax 类权重之间的匹配分数而在评估阶段没有类别权重匹配分数是在不同样本特征之间计算的。这种差异导致样本特征之间存在方向差异如图 1 所示。作者将此问题称为“process discrepancy”。 总之该方案专门用于减轻训练和评估阶段之间的过程差异以便在评估阶段提供更好的性能。这是第一个基于 softmax 学习方法的用于解决过程差异问题的人脸识别任务而以前的方法只关注判别学习。 损失函数改进
基于 Softmax 的学习在各种应用中许多方法已经研究基于 softmax 的判别特征学习 [18-25]。在人脸识别任务中Center loss [4]提出了一种最小化类内方差的方法。该方法计算每个类的样本质心并最小化特征向量与其对应质心之间的类内距离。 Crystal loss [26]引入一个约束来强制特征向量的范数为某个值。Ring loss[27]使范数成为可训练的参数并鼓励对特征向量的范数进行最佳训练。 NormFace [5] 是一种学习超球体流形特征的方案这样类之间的区分就可以通过角度来完成。Sphereface [6] 引入了乘法角度边缘损失使特征更具辨别力。类似的方式CosFace [7] 和 ArcFace [8] 证明了角边距的有效性它们以不同的方式使用角距。
基于度量学习: 基于度量的学习方法 [1-3] 直接从样本之间的关系中学习判别特征。对比损失 [1] 使用正负样本对来学习两个样本之间的关系。三元组损失 [3] 学习到锚点和正样本之间的距离小于锚点和负样本之间的距离。尽管基于度量的学习是解决验证问题的一种直观方法但基于度量的学习的主要缺点在于数据采样的困难。很难训练所有可能的对或三元组性能在很大程度上取决于挖掘策略。
基于欧几里德和距离的损失
基于角度/余弦边距的损失
SoftMax 损失及其变体
一级标题
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二级标题
二级标题
