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【摘 要】
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针对当前人脸识别任务和人脸验证任务所面临的人脸识别准确率低、验证有误等安全隐患问题,为进一步增强深度特征的判别能力,提出了一种联合监督信号。首先,将角度余量损失和中心损失联合的损失函数用于人脸识别和人脸验证任务,实现最小化类内的变化以及最大化类之间的距离,这种深度特征之间的最小化和最大化可以达到人脸面部识别任务的理想选择。所提方法结合深度卷积神经网络在VGGFace2人脸数据集上对网络模型进行训练
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2019年S2期
【基金项目】
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四川省科技厅项目(2018GZ0231)
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