深度学习之视频人脸识别系列四:人脸表征-续
本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章,接着第三篇文章,继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异;在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。
人脸表征
把人脸图像通过神经网络,得到一个特定维数的特征向量,该向量可以很好地表征人脸数据,使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大,同一张人脸的两个特征向量尽可能小,这样就可以通过特征向量来进行人脸识别。
论文综述
L-Softmax:
Softmax Loss 函数被广泛应用于深度学习,较为简单实用,但是它并不能够明确引导神经网络学习区分性较高的特征。L-Softmax能够有效地引导网络学习使得样本类内距离较小、类间距离较大的特征,L-Softmax不但能够调节类间距离的间隔(margin)大小,而且能够防止过拟合。
Softmax是对softmax loss的改进,softmax loss公式如下所示,
其中 fj 表示最终全连接层的类别输出向量 f的第 j个元素, N为训练样本的个数,则 fyi可以表示为 fyi=WTyi xi,其中 0≤θj≤π,最终的损失函数可得:
softmax的目的是使得WT1x>WT2x,
即 ∥W1∥∥x∥cos(θ1)>∥W2∥∥x∥cos(θ2),从而得到 输入x(来自类别1)输出正确的分类结果。L-Softmax通过增加一个正整数变量 mm,从而产生一个决策余量,能够更加严格地约束上述不等式,即:
其中0≤θ1<π/m。如果 W1和 W2能够满足∥W1∥∥x∥cos(mθ1)>∥W2∥∥x∥cos(θ2),那么就必然满足∥W1∥∥x∥cos(θ1)>∥W2∥∥x∥cos(θ2),这样的约束对学习W1 和 W2的过程提出了更高的要求,在训练学习过程中,类间要比之前多了一个m的间隔,从而使得1类和2类有了更宽的分类决策边界。这种Margin Based Classification使得学习更加的困难,从而使类间距离增加了一个margin距离,L-Softmax loss的总公式如下:
当 m 越大时,分类的边界越大,学习难度当然就越高。
论文仅使用了 WebFace数据集作为训练集和一个简单的卷积网络,就在LFW上达到了98.71%的正确率,证明了L-Softmax loss取得了比softmax loss更好的结果。
SphereFace :
SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一,提出A-Softmax Loss使人脸识别达到不错的效果。A-Softmax Loss基于softmax loss和L-Softmax loss,在二分类模型中,softmax loss为:
如果x为类别一,则希望p1>p2,则二分类的划分函数为:
权重归一化||w||为1,b为0,此时特征上的点映射到单位超球面上,则二分类的划分函数为:
然后使用与L-Softmax loss相同的原理,使
则A-Softmax Loss最终为:
因此A-Softmax Loss是样本类别之间产生了角度距离,让决策函数更加严格并且更加具有可区分性。当m增大,角度距离也会增加。
Softmax与L-Softmax的最大区别在于A-Softmax的权重归一化了,而L-Softmax则没有。A-Softmax权重的归一化导致特征上的点映射到单位超球面上,A-Softmax仅仅能从角度上划分类别,而L-Softmax是在角度与长度方向进行考量,两个方向如果划分不一就会收到干扰,导致精度下降。
SphereFace使用的模型如下图所示:
训练与测试过程如下图所示,在测试过程中使用余弦计算相似度:
最终SphereFace在训练集较小的情况下,LFW数据集上准确率为99.42%。Sphereface 效果很好,但是它不优美。在测试阶段,Sphereface 通过特征间的余弦值来衡量相似性,即以角度为相似性的度量,在训练阶段,其实 Sphereface 的损失函数并不是在直接优化特征与类中心的角度,而是优化特征与类中心的角度在乘上一个特征的长度,这就造成了训练跟测试之间目标不一致。
Normface :
在优化人脸识别任务时,softmax本身优化的是没有归一化的内积结果,但是最后在预测的时候使用的一般是cosine距离或者欧式距离,这会导致优化目标和最终的距离度量其实并不一致。 Normface的核心思想是既然最后在特征对比的时候使用归一化的cosine距离,那么在训练的过程中把特征也做归一化处理,做了归一化之后,softmax的优化就变成了直接优化cosine距离了,归一化过程如下,其中e是为了防止除0的较小正数:
相应的损失函数如下,:
其中 W 是归一化的权重,f_i 是归一化的特征,参数 s 的引入是因为保证梯度大小的合理性,去掉bias是因为softmax之前的fc有bias的情况下会使得有些类别在角度上没有区分性但是通过bias可以区分,在这种情况下如果对feature做normalize,会使得中间的那个小类别的feature变成一个单位球形并与其他的feature重叠在一起,所以在feature normalize的时候是不能加bias的。
Normface使用了较小的模型使用多种loss训练,然后在LFW数据集上测试,证明了feature normalize的效果,结果如下:
CosFace :
Normface 用特征归一化解决了 Sphereface 训练和测试不一致的问题。但是却没有了 margin 的惩罚,腾讯AI Lab的CosFace或者AM-softmax是在 Normface 的基础上引入了 margin,损失函数为:
其中特征与权值都做了归一化,
分类决策为:,比之前增加了m的margin,m 是一个超参数,控制惩罚的力度,m 越大,惩罚越强。
CosFace使用mtcnn进行人脸检测与对齐,人脸表征训练模型使用基于residual units 64层卷积网络的Sphere Face,在5M的训练集上训练,在LFW数据集上测试,精度达到99.73%。
ArcFace :
ArcFace源于论文Additive angular margin loss for deep face recognition,也叫做InsightFace,论文基本介绍了近期较为流行的人脸识别模型,loss变化从softmax到AM-softmax,然后提出ArcFace,可以说起到了很好的综述作用,论文从三个方面探讨影响人脸识别模型精度的主要因素。
数据:数据方面,论文探讨了各个数据集的数据质量和优缺点,并对MS-Celeb-1M,MegaFace FaceScrub做了清洗,清洗后的数据公开。
网络:详细对比了不同的主流网络结构的性能,包括输入层尺寸大小、最后输出几层的不同结构、基本网络单元残差网络的不同结构、主干网络的不同模型。经过实验的证明,最后的网络结构:输入图片大小112x112;第一层convLayer 卷积核为3*3 stride 1时,网络输出7*7;主干网络使用ResNet100,并使用改进后的改进的残差网络结构,如下图;最后的几层输出层为最后一个卷积层后+BN-Dropout-FC-BN的结构。
损失函数:与 AM-softmax相比,区别在于 Arcface 引入 margin 的方式不同,损失函数为:
Arcface的 m 是在余弦里面,AM-softmax的在外面,ArcFace更为直观并且在超球面维度上有更清晰的解释。Arcface在VGG2和MS-Celeb-1M数据集上训练,在LFW数据集上精度达到99.83%,
参考文献:
【1】 Liu W, Wen Y, Yu Z, et al. Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks[C]//ICML. 2016: 507-516.
【2】Liu W, Wen Y, Yu Z, et al. Sphereface: Deep hypersphere embedding for face recognition[C]//The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2017, 1: 1.
【3】Wang F, Xiang X, Cheng J, et al. Normface: l 2 hypersphere embedding for face verification[C]//Proceedings of the 2017 ACM on Multimedia Conference. ACM, 2017: 1041-1049.
【4】Wang F, Cheng J, Liu W, et al. Additive margin softmax for face verification[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2018, 25(7): 926-930.
【5】Wang H, Wang Y, Zhou Z, et al. CosFace: Large margin cosine loss for deep face recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1801.09414, 2018.
【6】Deng J, Guo J, Zafeiriou S. Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1801.07698, 2018.
【总结】:本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述,人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成,下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法,视频人脸跟踪的概念与方法
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%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57