deep face recognition | BriefGPT

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ECCVAdaDistill：用于深度人脸识别的自适应知识蒸馏
使用自适应知识蒸馏方法 AdaDistill 在深度人脸识别中，通过利用高性能教师模型的知识来提高紧凑学生模型的性能。AdaDistill 将知识蒸馏概念嵌入到带有蒸馏类中心的边际惩罚 softmax 损失中，通过在训练迭代中控制学生的学习
PDF5 days ago
通过合成人脸降低人脸识别中真实数据的需求量
本研究主要探讨利用合成人脸数据训练深度人脸识别模型的有效性，以减少对真实图像的依赖并解决数据收集问题，并且通过数据增强技术的应用进一步优化识别准确率。
PDF3 months ago
CCFace: 低分辨率人脸识别的分类一致性
通过提出一种新的分类一致性知识蒸馏方法，将高分辨率模型的学习分类器转移到低分辨率网络，从而找到低分辨率实例的有区别的表征，并借助自适应角度惩罚降低过拟合，改善模型收敛问题以及使用半监督表示学习方法来提高低分辨率实例的可区分性，并防止其形成一
PDFa year ago
CVPR深度人脸识别的评估导向知识蒸馏
我们提出一种面向评估的知识蒸馏方法 (EKD)，使用评估指标直接减少教师和学生模型之间的性能差距，在比较学生和教师模型在面部识别中的误报率和正确识别率后，通过一个基于排名的损失函数将学生模型中关键关系约束为教师模型中对应的关系。实验结果表明
PDF2 years ago
SFace：用于强健人脸识别的 Sigmoid 受限高维球形损失
本研究提出了一种新的损失函数 ——sigmoid 限制超球面损失（SFace），可缓解过度拟合问题，实现对模型的精细控制，有效地解决了大规模数据集的深度面部识别问题。
PDF2 years ago
公平人脸识别的元平衡网络
本文针对深度人脸识别在肤色判别方面的争议，提出了基于肤色匹配训练数据和学习自适应边距的元学习算法以缓解算法偏差，并提供了 Identity Shades (IDS) 数据库、BUPT-Globalface 以及 BUPT-Balancedf
PDF2 years ago
SphereFace 再现：统一的超球面人脸识别
本文介绍了一个统一框架来理解超球面人脸识别中的大角度间隔，进一步扩展了 SphereFace 的研究并提出了一个稳定性较好的改进版，结果表明这个改进版在识别准确率上比当前最先进的方法更好或竞争力更强。
PDF3 years ago
ICCV面罩识别挑战赛: InsightFace Track 报告
本研究针对戴口罩的情况下进行深度人脸识别的挑战，收集不同群体的测试集，建立了一套在线模型测试系统并持续更新排名和研究成果。
PDF3 years ago
面部识别的对抗性光照调整
本文通过对抗攻击和自动预测对抗光线的方式实现对深度面部识别系统的对抗侵害。作者提出了基于物理模型的对抗重照攻击（ARA）和自动预测对抗重照攻击（AP-ARA），并将数字攻击转化为精确的物理 ARA，通过在不同数据库中进行大量测试，结果表明该
PDF3 years ago
ICLRSphereFace2：二进制分类满足深度人脸识别需求
本文提出了一种新颖的二分类训练框架 SphereFace2，通过绕过 softmax normalization 和相应的封闭集假设，使得训练与评估之间的差距得以弥合，有效提高了表征的性能，实验证明 SphereFace2 可以持续超过现有
PDF3 years ago
从身份特征中恢复黑盒人脸
本文提出了一种基于高斯斑点迭代采样的新算法，用于黑匣子攻击中的人脸恢复，该算法能够构建出与目标人物相似的图像并在采用不同类型的神经网络结构考验下取得了不错的成果。
PDF4 years ago
ECCV利用野外未标记人脸聚类来提高人脸识别效果
研究提出一种基于极值理论的新颖身份分离方法，作为一种超分布检测算法，大大减少了重叠身份标签噪声所导致的问题，通过对余弦损失的调节，给出了聚类不确定性的估计，实验结果表明，该方法在受控和实际环境下比监督基线方法都有更好的性能。
PDF4 years ago
CVPRCurricularFace: 用于深度人脸识别的自适应课程学习损失
本文提出了一种新的适应性课程学习损失（CurricularFace），通过将课程学习的思想嵌入到损失函数中来实现深度人脸识别的新型训练策略，旨在解决早期训练阶段的简单样本和后期的困难样本。该方法根据样本的难易程度自适应地调整简单和困难样本的
PDF4 years ago
CVPR探索提高低分辨率人脸识别的因素
本论文主要研究如何利用检测因素来提高基于深度学习的人脸识别在低质量图像下的识别准确率，通过利用 MS-Celeb-1M 数据集并对 VGGFace2 数据集进行微调，达到了 SCFace 和 ICB-RW 基准测试的最新水平。
PDF5 years ago
CVPRP2SGrad：优化深度人脸模型的精细梯度
通过设计梯度，直接更新深度神经网络，以此来解决采用 cosine-based softmax 损失函数可能会出现的超参数敏感性的问题。我们使用 P2SGrad 梯度替代传统的损失函数，该方法利用余弦相似性代替分类概率。在三个人脸识别的基准测
PDF5 years ago
野外环境中的种族面孔：信息最大化适应网络降低种族偏见
本文针对深度人脸识别中的种族偏见问题进行了研究，首先构建了一个名为 RFW 的专门数据集，验证了四个商业 API 和四个 SOTA 算法的种族偏差，并提出了一种使用深度无监督领域自适应的解决方案，并通过 “信息最大化自适应网络”（IMAN）
PDF6 years ago
CVPRSphereFace: 深度超球面嵌入用于人脸识别
本文提出了一种叫做 A-Softmax 的损失函数来训练卷积神经网络，以学习面部图像特征，使得最大内类距离小于最小类间距离，从而解决开放集（open-set）协议下的人脸识别问题。与之前的算法相比，该方法在 LFW、YTF 和 MegaFa
PDF7 years ago