DeepID2+在DeepID2的基础上，继续对网络结构做了修改，同时增加了对卷积圣经网络的分析，发现了几个特征：（1）适度稀疏，及时将神经元二值化之后，认证效果依然很好；（2）选择性，高层神经元对认证对象具有高度敏感性，对于同一个人很多神经元会持续保持激活或者抑制状态；（3）和鲁棒性，对于水平遮挡或者随机块遮挡，具有较高的鲁棒性，及时只剩额头和头发，仍然可以达到88.2%的准确率。...
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2016-04-01 18:17:10
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本文是论文Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification的阅读笔记。
这篇论文使用deep learning学习特征，使用联合贝叶斯模型作为分类器，选取七组特征分别训练分类器，得到的结果使用SVM进行组合，得到的最终模型在LFW（Labeled Face in the Wild）数据集上的人脸验证任务中，达到了99.15%的准确率，目前排名第一。...
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2014-11-26 01:27:52
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