人臉識別算法的實驗對比與總結

目前人臉識別主要解決的問題是在光照較差，遮擋，形變（大笑），側臉等諸多條件下，神經網絡很難提取出與「標準臉」相似的特徵，異常臉在特徵空間裏落到錯誤的位置，導致識別和驗證失敗。這是現代人臉識別系統的侷限。 從算法角度，解決這些問題的思路主要分爲兩種： 1.Metric Learning: Contrastive Loss, Triplet loss 及相關 sampling method 2.Mar

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