人脸识别新突破，就算遮住半张脸也能100%被识别( 四 )

2019-05-02

VGG-Face模型

目前最流行和广泛应用于人脸识别的是VGGF模型，由Oxford Visual Geometry Group开发。该模型在一个超过2.6 K个体的2.6M面部图像的巨大数据集上进行训练。

在VGGF中，其中13层是卷积网络，其他是ReLU、pooling的混合体，最后一层是softmax。

13个卷积层

为了确定VGGF模型中用于面部特征提取的最佳层，通常必须进行一些试验和错误实验。在本实验中，团队发现最好的结果来自第34层。值得注意的是，该层是完全连接的层，位于神经网络的末端，这意味着提取的特征代表代表了全脸。

特征分类：为什么使用余弦相似度和线性SVM

本次实验中，研究团队使用了余弦相似度（CS）和线性SVM分类器。做出这样的选择基于两个原因：首先，团队测试了其他分类器后发现CS和线性SVM的效果最好；其次，通过实验和分析，团队发现这两个分类器能够更准确地分离数据。

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