本文是关于深度人脸识别的经典论文综述，介绍了人脸识别的基本概念、评价指标和系统流程。深入讲解了DeepFace和FaceNet的算法，包括人脸检测、3D对齐、特征提取和度量学习等关键步骤，并提到了CenterLoss在人脸识别中的应用。此外，还讨论了如何搭建一个人脸识别系统以及未来的研究方向。
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作者：安晟，Datawhale成员，CV算法工程师
最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper，但是没有提纲挈领的把这些串起来。于是，一个小姐姐分享给我了这篇论文，阅读了一下，确实比较经典，很全面。在这里，将论文内容结合我自己的理解和在工作中进行的探索展开，分享给大家。
论文背景
论文题目：Deep Face Recognition: A Survey
论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.06655
论文代码：综述文章，无代码
分享大纲
1. 人脸识别基本概念
主要场景、评价指标、系统基本流程及发展历史
2. 代表性文章串讲
DeepFace、FaceNet、CenterLoss
3. 如何搭建一个人脸识别系统
人脸识别基本概念
两个主要场景：人脸验证/人脸比对，人脸识别
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