前言 水了几篇不痛不痒的博客，于是决定把mtcnn的原理记录下，分享给想要学习人脸识别，但是很纠结如何开始的人。网...[作者空间]
很多论文中都提及对人脸特征进行L2 normalization。 DeepFace： deepface中说对特征进...[作者空间]
打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新 1.为何绘制出的特征分布只在第一象限 在看ce...[作者空间]
xi表示第i个实例（脸）的特征向量。yi表示第i个实例的类别。Cyi表示yi类别的中心。目的是使所有实例到中心的距...[作者空间]
Architecture 结构与VGGnet类似。将全连接层比喻为其filter能看到整张图片的卷积层。 loss...[作者空间]
VGGnet和GoogLeNet这种很深的卷积神经网络在图像分类上取得成功，作者就尝试将深度卷积神经网络应用于人脸...[作者空间]
Locally Connected Layer 文中将Locally Connected Layer应用到神经网络...[作者空间]
论文提出一种新的loss函数，名叫Triplet Loss。 训练方法 因此我们在训练的时候需要3张图片为一组。有...[作者空间]
特色： 1.Multi-scale Convnets：网络的deepid层连接第三层卷积与第四层卷积，文章称之为M...[作者空间]
人脸识别最具挑战性的地方在于减少类内差异同时增大类间差异。The key challenge of fac...[作者空间]
目前绝大多数的人脸识别数据集都是非限制场景下的，例如LFW。限制场景就是指基于某一特定环境下，比如一个证件照的数据...[作者空间]
这里的维度也可以是3，意义为把图片嵌入到一个三维空间。如下图所示：[作者空间]
人脸识别中用train set训练好一个特征提取器以后，probe face 和gallery用于测试。我们先给训...[作者空间]
人脸识别可以分为face verification和face identification，前者是给定两张人脸，判...[作者空间]
