朴素 - 深度人脸识别：触及 LFW 基准的极限了吗？
计算机视觉与模式识别
2015-01-21 v1
摘要
随着近期深度学习技术的发展以及底层大规模训练数据集的积累，人脸识别性能迅速提升。在本文中，我们报告了关于大数据如何影响识别性能的观察结果。基于这些观察，我们构建了 Megvii 人脸识别系统，该系统在 LFW 基准上达到了 99.50% 的准确率，优于此前的最先进水平 (SOTA)。此外，我们报告了在真实世界安全认证场景中的性能表现。机器识别与人类表现之间仍存在明显差距。我们总结了实验结果，并提出了当前人脸识别面临的三大挑战。同时，我们指出了应对这些挑战的几种可能解决方案。我们希望我们的工作能激发社区关于研究基准与真实世界应用之间差异的讨论。
引用
@article{arxiv.1501.04690,
title = {Naive-Deep Face Recognition: Touching the Limit of LFW Benchmark or Not?},
author = {Erjin Zhou and Zhimin Cao and Qi Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.04690},
year = {2015}
}