DeepID2:Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification

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本文介绍了DeepID2的人脸识别技术，详细讲解了其网络结构、特征提取方法及人脸验证流程。DeepID2通过联合身份验证的方式进行深度学习人脸表示。

参考文献：《DeepID2:Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification》


1　网络结构





2　特征提取





3　人脸验证





(DeepID2)Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
chenaxin的博客
05-11 584
https://arxiv.org/pdf/1406.4773.pdf 摘要   人脸识别的关键挑战是开发有效的特征表示，以减少同一人之间的差异，同时扩大不同人之间的差异。在本文中，我们证明了通过深度学习和使用人脸识别和验证信号作为监督可以很好地解决这个问题。深度识别验证功能(DeepID2)是通过精心设计的深度卷积网络来学习的。人脸识别任务通过将从不同身份提取的深度ID2分开来增加人与人之间的差异，而人脸验证任务通过将从相同身份提取的深度ID2拉到一起来减少人与人之间的差异，这两者对于人脸识别都是必不可少
Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
chenaxin的博客
06-13 372
论文地址：https://arxiv.org/abs/1406.4773 摘要   人脸识别的关键问题是如何发展有效的特征表示，以减少个体内部的差异，同时扩大个体间的差异。在本文中，我们证明了深度学习和使用人脸识别和验证信号作为监督可以很好地解决这个问题。深度身份验证特征(DeepID2)是通过精心设计的深度卷积网络学习到的。人脸识别任务通过分离从不同身份提取的DeepID2来增加不同人之间的差异，而人脸验证任务通过将从同一身份提取的DeepID2拉到一起来减少同一个人内部的差异，这两者对于人脸识别都是必不
Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes读书报告
10-24
Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes读书报告。初涉该领域，很多不懂，文章理解错误之处，还望支出，交流学习。
DeepID2——强大的人脸分类算法
雨石
11-26 3万+
本文是论文Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification的阅读笔记。 这篇论文使用deep learning学习特征，使用联合贝叶斯模型作为分类器，选取七组特征分别训练分类器，得到的结果使用SVM进行组合，得到的最终模型在LFW（Labeled Face in the Wild）数据集上的人脸验证任务中，达到了99.15%的准确率，目前排名第一。
DeepID2 "Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification"
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10-23 480
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【DeepID2】《Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification》
最新发布
bryant_meng
08-25 700
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人脸识别 论文阅读 （3）- DeeplD1：Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes]
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11-02 2205
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【DeepID】《Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes》
bryant_meng
08-06 1240
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DeepID2：Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
张*#的博客
04-29 382
人脸识别最具挑战性的地方在于减少类内差异同时增大类间差异。 The key challenge of face recognition is to develop effective feature repre-sentations for reducing intra-personal variations while enlarging inter-persona...
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汤提出的人脸识别算法，先看了DeepID2，后续补上DeepID1和DeepFace的理解。人脸识别的主要任务还是学习有效的特征表示，能够减少同个人之间的差异（比如由姿势或者光照等引起的），并增大不同人之间的差异。这篇文章的一个主要思路就是结合身份认证信息和样本对验证信息，提取的DeepID2特征减少类内差异，增加类间差异，在LFW上准确率达到99.15%。 算法思路： 同一个人在不同姿势
DeepID2+_Deeply_learned_face_representations_are_sparse_selective_and_robust
12-10
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论文地址：Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification 文章思想 reducing the intra-personal variations while enlarging the inter-personal differences is a central topic in face re...
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