GhostVLAD for set-based face recognition 中提到了文章解决的是template-based face recognition。网络
VLAD: vector of locally aggregated descriptors. 由Jegou et al.在2010年提出,其核心思想是aggregated(积聚),主要应用于图像检索领域。less
文章的3个贡献:ide
那么这种set(template) based face recognition的难处何在?在于集合里的人脸可能有不一样的姿态,表情,光照,甚至质量的差别也很大。若是我给low-quality和high-quality同样的weight,那确定会hurt performance。因此网络应该更关注于informative ones。性能
比较set之间的类似性一个直接的作法就是我将每一个subject的全部人脸特征都存储起来,而后比较两个subject的每一对图像,这么作是很是耗存储和时间。所以聚合方法可以产生compact template representation。更重要的是,从image set获取的representation应当更加具备判别性。同一subject的template descriptors应当互相close,反之则far apart。尽管一些工做利用average pooling和max pooling能够聚合到一个比较compact的template representation,本文寻找一种更好的方案。本文灵感来源于图像检索中的编码方法:Fisher Vector encoding和T-embedding 增长从related和unrelated图像块提取到的描述子的可分性。因而做者也在利用了一种类似的encoding:NetVLAD来设计网络。做者拓展NetVLAD结构to include ghost clusters。将这些低质量人脸视为ghost clusters。尽管没有明确对template里的faces进行加权,这种特性自动会出现。即低质量人脸会contribute less。网络以端到端的方式训练,仅用identity-level labels。在IJB-A,IJB-B上面都有很大提高。测试
大体结构如上图:对一个template中的每一个图片提取特征,而后利用GhostVLAD层来聚合这些descriptors到单一固定长度的vectors。最后的D维template描述子由FC层来削减维度,并附有BN和L2正则。编码
这个网络应该有以下性质:spa
上面三条性质的实现方案分别以下:设计
本文的核心部件:GhostVLAD:NetVLAD with ghost clustersrest
这是个可训练的aggregation layer。给定N个DF维的面部向量,计算一个单一的DF乘K维的输出。它基于NetVLAD层实现了一个编码过程,相似于VLAD encoding。因此是可微可训练的。这个NetVLAD已被证明比average和max pooling的效果要好。这里简要回顾一下论文NetVLAD(NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition)。orm
做者拓展NetVLAD with "ghost" clusters为GhostVLAD。即做者在原有的K个类簇中额外的加了G个“ghost”类簇来造成soft assignments。
使用ghost clusters的一个直觉就是使得网络更容易调整template中的每一个face example。这经过assigning examples to be ignored to the ghost clusters来实现的。例如对于一个highly blurry的人脸图像,将会被很大程度上assigned to a ghost cluster,使得它在non-ghost的clusters的权重就会趋近于0。那这样就使得它对于template representation的贡献是可忽略不计的。
一些训练细节:
为了perform set-based training,重复在线采样属于同一identity的固定数目的图像。
测试细节:
对于IJB-A和IJB-B作“1:1 face verification”和“1:N face identification”。
结果:明显对低质量图像下降了权重。
论文:A Good Practice Towards Top Performance of Face Recognition: Transferred Deep Feature Fusion
A template refers to a collection of all media (images and/or video frames) of an interested face captured under different conditions that can be utilized as a combined single
representation for matching task.