人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等...

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使用分类进行大规模人脸识别(数百万类)特别消耗计算资源,而使用度量学习往往训练困难且最终性能较差。过往的一些训练方法仅仅是将分类需要消耗的计算资源分配到不同的GPU上,但是并没有进行实际上地减少。从而使得使用有限资源进行大规模人脸识别成为一个特别具备挑战的问题。为了解决这个问题,我们提出一种叫做虚拟全连接层的方法。本方法可以将标准全连接层的计算资源减小100倍,并取得和标准全连接层相近可比的识别性能。

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