SphereFace 介绍
SphereFace 是论文
的实现,也是一套人脸识别算法。
文章提出了归一化权值(normalize weights and zero biases)和角度间距(angular margin),基于这2个点,对传统的
softmax 进行了改进,从而实现了最大类内距离小于最小类间距离的识别标准。
SphereFace 自去年提交 MegaFace Challenge 后,在小数据集协议(少于50W的训练数据)上一直保持 verification
performance 第一。SphereFace 相比传统 softmax 在 MegaFace 上的 Verification TAR 提高了
24.1% (从 65.9% 到 90%),在 LFW 上 single model 达到 99.42% 的 Accuracy,论文发表在今年的 CVPR
2017。
除了 face recognition,代码还提供了一整套从 detection 到 alignment 再到 recognition 的
demo,欢迎大家尝试使用。
代码:https://github.com/wy1iu/sphereface
Paper:https://arxiv.org/abs/1704.08063
Demo:
PS:Demo 没有用任何视频中出现过的演员人脸做训练集,只用了每个角色的一张人脸作为 Probe
环境要求
-
Requirements for Matlab
-
Requirements for Caffe and matcaffe (see: Caffe installation instructions)
-
Requirements for MTCNN (see: MTCNN - face detection & alignment) and Pdollar toolBox (see: Piotr’s Image & Video Matlab Toolbox).