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使用Tensorflow进行脸部识别

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发布于 2017/04/01 12:42
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使用Tensorflow进行脸部识别

这是 “FaceNet:面部识别和聚类的统一嵌入”一文中描述的面部识别器的TensorFlow实现。该项目还使用了从图纸中的创意“为深人脸识别辨析功能学习方法”以及纸“深人脸识别”视觉几何集团在牛津大学。

Tensorflow发行

目前这个repo与Tensorflow r1.0兼容。

新闻

日期 更新
2017-03-02 添加了预处理的模型,生成128维嵌入。
2017-02-22 更新为Tensorflow r1.0。使用Travis-CI增加了持续集成。
2017-02-03 添加了只有可修改变量存储在检查点中的模型。因此,它们显着更小。
2017-01-27 添加了一个在MS-Celeb-1M数据集的子集上训练的模型。该型号的LFW精度约为0.994。
2017-01-02 更新到使用Tensorflow r0.12运行的代码。不知道如果它与旧版本的Tensorflow一起运行。

预先训练的模型

型号名称 LFW精度 培训数据集
20170214-092102 0.986 CASIA-WebFace
20170216-091149 0.993 MS-Celeb-1M

灵感

该代码heavly灵感来自OpenFace实施。

培训资料

中科院自动化所,WebFace数据集已经被用于训练。该训练集由脸部检测后的10 575个身份共计453 453张图像组成。如果在训练之前已经过滤了数据集,则会出现一些性能提升。有关如何完成这一工作的更多信息将在以后出现。对MS-Celeb-1M数据集的子集进行了最佳性能模型训练。此数据集显着较大,但也包含明显更多的标签噪声,因此在数据集上应用数据集过滤至关重要。

预处理

使用MTCNN进行脸部对齐

上述方法的一个问题似乎是Dlib面部检测器错过了一些硬例子(部分闭塞,静音等)。这使得训练设置为“容易”,导致模型在其他基准上表现更差。为了解决这个问题,已经测试了其他的地标检测器。在该设置中已被证明能够很好地工作的一个地面地标探测器是 多任务CNN。可以在这里找到一个Matlab / Caffe实现,这已经用于面部对齐,结果非常好。可以在这里找到MTCNN的Python / Tensorflow实现。这个实现并没有给出与Matlab / Caffe实现相同的结果,但性能非常相似。

跑步训练

目前,通过将模型作为分类器进行训练,增加了中心损失,实现了最好的效果。有关如何训练模型作为分类器的详细信息,请参见Inception-ResNet-v1的分类器训练页面。

预先训练的模型

Inception-ResNet-v1模型

目前,最好的表演模式是培训了中科院自动化所,Webface的盗梦空间,RESNET-V1型号对齐MTCNN

性能

LFW型号20170216-091149的精度为0.993±0.004。有关如何运行测试的说明,请参见LFW上的Validate(验证)页面。

本文转载自:https://github.com/davidsandberg/facenet

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