基于ArcFace损失函数的监护安全人脸识别.pdf

基于ArcFace损失函数的监护安全人脸识别 让我们了解人脸识别技术的发展历史和应用场景。人脸识别技术是计算机视觉和机器学习领域中的一种技术，旨在通过分析和处理图像来识别和验证个人的身份。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如刷脸付款、刷脸安检、身份识别、安全监控等等。 在人脸识别技术中，损失函数是一个非常重要的概念。损失函数是指在机器学习和深度学习中，用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差异的函数。不同的损失函数可以用于不同的应用场景，例如SoftMax损失函数、SphereFace损失函数、CosFace损失函数和ArcFace损失函数等等。 在这篇论文中，我们将基于ArcFace损失函数，研究深度卷积神经网络中的不同损失函数，并提出一种基于ArcFace损失函数的人脸识别模型。该模型通过对Pubfig数据集上的实验结果和实时人脸识别效果的分析，验证了该模型在监护安全人脸识别上的优势与可行性。 ArcFace损失函数是基于角度裕量的损失函数，通过添加附加角度裕量，Space中的决策边界将被最大化。在人脸识别技术中，ArcFace损失函数可以更好地辨别特征，使模型具有更好的泛化能力。 在实验中，我们使用了ResNet 50网络结构，在Public Figures Face Database（Pubfig）数据集上进行损失函数对比分析。Pubfig数据集包含200个ID，每个ID包含10张不同角度、表情、姿势的照片。我们从中选取每人4张照片作为验证集，包含了1200个正样本对、398000个负样本对。 实验结果表明，基于ArcFace损失函数的人脸识别模型在监护安全人脸识别上的表现优于其他损失函数。该模型可以为小学生监护人接送提供了安全保障。 本文研究了基于ArcFace损失函数的人脸识别模型，并验证了该模型在监护安全人脸识别上的优势与可行性。该模型可以广泛应用于 Brush Face Payment、Brush Face Security Check等领域，为人们提供更好的安全保障。 此外，本文还为读者们提供了一些有价值的知识点： 1. 人脸识别技术的发展历史和应用场景 2. 不同损失函数的概念和应用场景 3. ArcFace损失函数的工作原理和优势 4. 深度卷积神经网络在人脸识别技术中的应用 5. Pubfig数据集的特点和应用场景 本文为读者们提供了一份详细的文献综述，涵盖了人脸识别技术的发展历史、损失函数的概念和应用场景、ArcFace损失函数的工作原理和优势等知识点。