[人臉識別]DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification論文綜述(2015)

摘要：現代人臉識別的套路就是：檢測->對齊->表示->分類。本文主要研究對齊和表示這兩歩。爲了應用分段的仿射變換，我們使用了3D人臉建模，最終通過一個9層的深度神經網絡獲得了人臉表達。這個網絡並沒有用標準的卷積層，而是用來幾個不同享權重的局部全連接層，最終模型參數有120,000,000 (120M)個。在LFW數據集上基於準確的模型對齊訓練之後的模型的表達能夠很好推廣到非受限環境中。 1、 引言

>>阅读原文<<