顔認識AI - 学習日記

今回は顔認識AIについてまとめる。

顔認識のタスクは大きく分けて２つある。

論文の中ではごちゃ混ぜになっていることがある。

顔画像が本人か否かを判断するタスク。

iphoneのセキュリティみたいな。

顔画像が誰かを判断する。あたりまえだが顔認証よりかは難しい。

画像分類の深層学習のモデルは基本的にはCNN層→FC層でsoftmax関数などで確率として出力される。

この時CNN層で行われているのが特徴量抽出でFC層で分類を行なっている。

顔認証ではFC層による分類を行わず、CNN層などで特徴量を抽出して終わり。

理由としては顔認識のタスクでは知らない人の画像（学習で使用しなかった人）を実際に分類しなくては行けないからである。

これが画像分類との違いである。

上でも述べたように顔認識ではFC層による分類を行わず、画像の特徴量を抽出する。

分類では特徴量は特徴量空間の超平面によって分類できるように学習されていく。

そのため学習で使用した画像以外に対応できない。

顔認識では距離学習という手法を用いて、同じラベルの画像は近く異なるラベルは遠くになるように学習される。知らない画像が来たときも特徴量のクラスタとの類似度を持って判断できる。