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论文编号 201909-59
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示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

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Adaptive Parameters Softmax Loss for Deep Face Recognition

首发时间:2019-09-24

ZHANG Jian-Wei 1   

ZHANG Jianwei(1994-), male, master student, major research direction: Face Recognition

GUO Qiu-Shan 1    DONG Yuan 1   

DONG Yuan(1970-), male, professor, major research direction: Machine Learning, Image Retrival

XIONG Feng-Ye 2    BAI Hong-Liang 2   
  • 1、School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
  • 2、Beijing FaceALL Technology Ltd., Beijing 100081

Abstract:Face recognition has achieved great success due to the development of Deep convolutional neural networks (DCNN). Loss functions with angular margin have been proposed to supervise DCNN for better feature representation. However, these methods would suffer from sensitivity of hyperparameters setting. In this paper, we propose an Adaptive Parameters Softmax Loss function with different scale parameters for target logits and non-target logits and dynamically adaptive margin parameter. Extensive experiments on MegaFace and IJB-C demonstrate the effectiveness of our method.

keywords: Artificial Intelligence Face Recognition Loss Function Deep Convolution Network

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基于参数自适应损失函数的人脸识别

张健为 1   

ZHANG Jianwei(1994-), male, master student, major research direction: Face Recognition

郭秋杉 1    董远 1   

DONG Yuan(1970-), male, professor, major research direction: Machine Learning, Image Retrival

熊风烨 2    白洪亮 2   
  • 1、北京邮电大学信息与通信工程学院
  • 2、北京飞搜科技有限公司

摘要:综述文章:以背景、研究现状、研究用途的结构书写,篇幅以150~300字左右为宜,不用第一人称做主语,不与正文语句重复。一般研究性文章:以摘录要点的形式按目的、方法、结果、结论的结构报道出作者的主要研究成果,字数在200~400字左右为宜,不用第一人称做主语,不与正文语句重复。}\abstractCHN{近年来,随着深卷积神经网络(DCNN)的发展,人脸识别取得了巨大成功。为了更好地学习人脸特征表示,业界提出了基于角度余量的损失函数。然而,这些方法对于超参数的设置比较敏感。本文针对上述问题,提出了一种参数自适应的分类损失函数。此外,本文通过在Megaface和IJB-C数据集上进行大量实验,证明了该方法的有效性。

关键词: 人工智能 人脸识别 损失函数 深度卷积神经网络

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ZHANG Jian-Wei,GUO Qiu-Shan,DONG Yuan,et al. Adaptive Parameters Softmax Loss for Deep Face Recognition[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2019-09-24]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201909-59.

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