人脸识别和 ArcFace：用于深度人脸识别的附加角边际损失

在本文中，您将发现一种 ArcFace 方法，该方法可获得用于人脸识别的高分辨特征。阅读本文后，你将了解:

• 人脸识别任务如何工作。
• 如何计算人脸匹配。
• SoftMax 和 ArcFace 的直观区别。
• ArcFace 的几何解释。
• ArcFace 背后的数学原理

本文假定您已经熟悉用于多类分类、检测和 SoftMax 损失的卷积神经网络概念，并重点介绍人脸识别任务和 ArcFace 方法。

人脸识别任务

在深入研究 ArcFace 方法之前，让我们先了解一下人脸识别任务是如何工作的，以及为什么我们需要它。

人脸识别是识别或验证图像中的一张或多张人脸的任务。我们有很多理由想要识别图像中的人脸：机场安检可以验证乘客的脸是否与护照上的人脸相符；Facebook 可以识别和标记图像中的人；在工作场所，我们希望只允许授权人员进入。

验证任务就是比较两张面孔，检查它们是否是同一个人。

识别任务是将给定的人脸与存储的人脸数据库进行比较和识别。

人脸识别过程通常包括三个主要步骤：检测图像中的人脸、特征提取和人脸匹配。

人脸匹配

特征嵌入

用于分类的典型 CNN 包括特征提取和分类。在训练过程中，模型会学习独特的面部特征，并在特征提取过程中生成特征嵌入。训练完成后，就可以跳过分类部分，为每张人脸图像生成特征嵌入，这就好比数字 “指纹”。另一种理解嵌入向量的方法是将高维度数据转换为相对较低的维度。

通过使用两个向量之间的余弦相似度或平方距离，这些嵌入可以