[GoogleML] Face Recognition

 

 

 

What is Face Recognition?

recognition -> 더 어려운 태스크

 

 

 

One Shot Learning

DB에 저장된 사람 중 있는지 or 아닌지 예측하는 것 

only 한 장의 사진 만으로 사람을 구분해야함

게다가 새로운 팀원이 추가될 경우 매번 재학습? -> 비효율

 

 

 

따라서 유사도 함수를 학습하도록 함

DB에 있는 특정 사람과 유사할 경우 매우 작은 값

없거나 다른사람 - 큰 값

 

 

 

Siamese Network

두 이미지가 같은 사람인지 아닌지 

측정하는 메트릭으로 d를 학습한다 (norm 개념)

 

 

 

distance 함수의 concept

 

 

 

Triplet Loss

SVM에 나오는 margin concept

 

 

 

positive d 이 0.5고  

margin 이 0.2 라면

negative d 은 적어도 0.7은 넘어야 한다는 의미! 

 

 

 

구체적인 loss func

 

 

 

random하게 A(대상) P(positive) N(negative) 고르는 것은 쉬움

어떻게 triplet을 선정하는지 train하는 것은 어렵다

 

 

 

동일한 사람이라면, d가 작고, 

다른 사람에 대해서는 distance가 크다 

 

 

 

Face Verification and Binary Classification

x가 아니라 카이!

 

 

 

두 네트워크를 학습시켜서 

새로운 사람이 database에 들어오더라도 

1. 전체 이미지를 저장할 필요 X

2. precompute concept로, 매번 학습하는 비효율 X