SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition

发布于2017年。 1 动机 作者研究了开集协议下的深度人脸识别问题，在一定的度量空间下，期望理想的人脸特征满足最大类内距离小于最小类间距离。然而，用这个标准学习特征通常是困难的，因为人脸存在极大的类内差异和极高的类间相似性。 很少有基于CNN的方法能够在损失函数中有效的表达上该准则。其中，center loss值鼓励类内紧凑性，contrastive loss和triplet loss都不能限制

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