Face Recognition

Байки из цеха:

Байки из цеха:

DeepFace

Yaniv Taigman, Ming Yang, Marc'Aurelio Ranzato, Lior Wolf. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification. CVPR 2014.

DeepFace: alignment:

DeepFace: transfer learning

● Social Face Classification (SFC) dataset○ 4,030 people○ each with 800 to 1200 faces

DeepFace: feature space distance

DeepFace: LFW results

Without frontalization 94.3%

Without learning (fronalization + naive LBP/SVM) 91.4%

Single net 97.0%

Ensemble net 97.35%

DeepFace: LFW results

DeepID

Yi Sun, Xiaogang Wang, and Xiaoou Tang. Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification. CVPR, 2014.

DeepID: cropping ensemble

Комитет нейросетей (25 штук)Каждая смотрит свой фрагмент лица

DeepID: уменьшение размерностей

После комитета сетей получается 25 векторов размерности 160.Объединяются в один вектор длины 40000.

Используем PCA для уменьшения размерности.

Берём L2 (Евклидову) норму для сравнения векторов.

DeepID: LFW results

Accuracy: 99.47%

FaceNet: clustering feature space

FaceNet: LFW результаты

● Результаты сравнения с другим подходами не предоставлены.● ROC кривая выполнена в масштабе, невозможном для сравнения.● В качестве результаты предоставлена одна точка из графика.

Accuracy = 99.63%Выигрыш по отношению к DeepID2: = 0.16%

Crystal Loss

Ranjan, Bansal, Xu, Sankaranarayanan, Chen, Castillo, Chellappa. Crystal Loss and Quality Pooling for Unconstrained Face Verification and Recognition. IEEE TPAMI, 2018

Традиционный подход для систем распознавания по лицу.

Crystall Loss: main idea

Добавить ограничений на вектора признаков:

Quality Pooling and Attenuation

Crystall Loss: LFW results

Crystall Loss: IJB-C results

Вопросы?

Список литературы:

● Yaniv Taigman, Ming Yang, Marc'Aurelio Ranzato, Lior Wolf. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification. CVPR 2014.

● Yi Sun, Xiaogang Wang, and Xiaoou Tang. Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification. CVPR, 2014.

● Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko, James Philbin. FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. CVPR, 2015.

● Ranjan, Bansal, Xu, Sankaranarayanan, Chen, Castillo, Chellappa. Crystal Loss and Quality Pooling for Unconstrained Face Verification and Recognition. IEEE TPAMI, 2018

● Презентация Антона Конушина: http://teacher.msu.ru/sites/default/files/resursy/Конушин%20А.С.%20Компьютерное%20зрение.pdf

● Про системы биометрической идентификации: https://habr.com/post/126144/