本文提出了 MobileFaceNets 类的 CNN 模型，其使用不到 100 万个参数，专为移动和嵌入式设备上的高准确度实时人脸验证而设计，并成功解决了普通移动网络在人脸验证方面的弱点，达到了与数百 MB 大小的最新大型 CNN 模型相媲美的高精度和更多超过 MobileNetV2 2 倍的实际加速。

Apr, 2018

本文介绍了 EdgeFace，这是一种轻量级高效的人脸识别网络，它结合了 CNN 和 Transformer 模型的优势，使用低秩线性层优化了计算性能，适用于边缘设备，并在多个领域取得了理想的人脸识别结果。

Jul, 2023

本篇论文提出使用 DeepID3 算法来进行人脸识别，使用了卷积神经网络和 Inception 层，并采用监督信号技术来训练神经网络，最终取得了 99.53% 的 LFW 人脸验证准确率和 96.0% 的 LFW 排名 1 的人脸识别准确率。

Feb, 2015

本文介绍了深度学习技术在人脸识别领域中的应用和进展，提出了需要更大和更具挑战性公共数据集的必要性，以及可以提供这样数据集的机构。

Feb, 2019

本研究探讨轻量级卷积神经网络的多任务学习，用于识别人脸和分类面部属性（年龄，性别，种族），并在没有距离边缘的剪裁人脸上进行训练，需要微调这些网络以预测面部表情；使用 MobileNet、EfficientNet 和 RexNet 架构提出了几种模型，并在 UTKFace 数据集上证明了它们接近最新的年龄、性别和种族识别结果，在 AffectNet 数据集的情感分类上也表现出色；此外，展示了将已训练的模型用作视频帧中面部区域的特征提取器，其识别精度比以前已知的情感分类挑战的单一模型高 4.5％。

Mar, 2021

本文介绍了一种名为 FaceNet 的系统，其通过使用卷积神经网络及三元组学习法直接将人脸图像映射到紧凑的欧几里得空间中，使得人脸识别、验证和聚类等任务可使用 FaceNet 嵌入作为特征向量，仅使用 128 字节每个人脸即可实现最先进的人脸识别性能，其在 LFW 和 YouTube Faces DB 两个数据集上的表现都创造了最新纪录。同时，本文还提出了谐波嵌入的概念和谐波三元组损失，以描述不同网络产生的面部嵌入版本以及它们之间的直接比较。

Mar, 2015

采用合成数据集进行人脸识别，通过数据扩充和精细控制属性可以显著减少真实与合成数据集之间的差异，并降低数据集的偏见和标签噪声问题，从而将识别错误率从 91.93% 降低到 96.17%，并在较少的真实样本上训练可与百万真实样本训练相媲美的识别效果。

Oct, 2022

本研究详细探讨和比较了轻量级人脸识别模型，特别关注 MobileFaceNet 及其修改版 MMobileFaceNet。我们研究了数据集选择、模型架构和优化算法对人脸识别模型性能的影响。通过在 EFaR-2023 竞赛中的参与，我们的模型在参数受限的类别中表现出色。通过使用 Webface42M 数据集的子集和集成锐度感知最小化（SAM）优化，我们在各种基准测试中实现了显着的精度提升，包括跨姿势、跨年龄和跨种族的性能。结果凸显了我们方法在打造既计算高效又在不同条件下保持高精度的模型方面的有效性。

Nov, 2023

本研究提出了极致轻量化的神经网络结构，同时设计了一种新颖的集成融合方法和数据集，以提高人脸反欺诈检测的性能和鲁棒性。

Apr, 2019

本研究提出了一种名为 MobiFace 的轻量级深度神经网络，可在移动设备上进行人脸识别，并在某些情况下表现出与大型深度网络的竞争力。

Nov, 2018