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發布時間：2023-02-28 22:01:56 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
這表明了（1）人臉檢測和對準會嚴重影響人臉識別性能，并且（2）對于人臉識別應用，RetinaFace比MTCNN具有更強的基準。 在圖9中，我們在每個圖例的末尾顯示了IJB-C數據集上的ROC曲線以及FAR = 1e-6的TAR。
該論文由港中文的孫祎、王曉剛、湯曉鷗提出，應該是最早使用 CNN 進行人臉關鍵點檢測的論文之一了。 在論文中，作者設計了 Three-level cascaded CNNs 用于人臉關鍵點檢測（5 Points）：Left Eye Center (LE)，Right Eye Center (RE)，Nose Tip (N)，Left Mouth Corner (LM)，Right Mouth Corner (RM)。 在模型的各個 level 中，模型會對各個人臉關鍵點做多次預測，取其平均值。
這對于 人臉鑒別特別有價值，因為人臉鑒別通常使用正面照，要鑒別的人臉圖像是不 同時期拍攝的，使用的照相機不一樣。 系統可以接受時間間隔較長的照片，并 能達到較高的識別率，在計算機中庫藏 2300人的正面照片，每人一張照片，使 用相距 1--7 年、差別比較大的照片去查詢， 首選率可以達到 50%，前 20 張輸出 照片中包含有與輸入照片為同一人的照片的概率可達 70% 18日，由清華大學電子系人臉識別課題組負責人蘇光大教授主持承擔的國家 攻關項目《人臉識別系統》通過了由公安部主持的專家鑒定。
