标签：传统 bsp 不同的 最大 svm 名称 好的 mes 识别
名称：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
时间：2015.04.13
来源：CVPR 2015
来自谷歌的一篇文章，这篇文章主要讲述的是一个利用深度学习来进行人脸识别的方法，目前在LFW上面取得了最好的成绩，识别率为99.63%。传统的基于CNN的人脸识别方法为：利用CNN的Siamese网络来提取人脸特征，然后利用SVM等方法进行分类。而本篇文章提出了一个方法叫做FaceNet，它直接学习图像到欧式空间上点的映射，其中两张图像对应的特征的欧式空间的距离用来直接判断两张图片的相似度。这篇文章的最大创新点是提出了不同的损失函数，直接优化特征本身，用特征空间上点的距离来判断两张图片是否是同一类。
论文阅读之FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
标签：传统 bsp 不同的 最大 svm 名称 好的 mes 识别
原文地址：https://www.cnblogs.com/whig/p/9768618.html
