Module 04 · Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer

Face Verification and Binary Classification面部验证与二分类

在面部识别系统的训练中，除了通过 三元组损失（Triplet Loss）来学习网络参数外，还有另一种方法是将面部识别任务视为一个 二分类问题。下面，我们将详细探讨这种方法如何运作。

二分类问题：Siamese 网络架构

另一种训练神经网络的方式是通过 Siamese 网络（孪生网络）架构，来计算图像的 嵌入向量（embeddings），例如 128维 的嵌入向量，甚至可以更高维。然后，将这些嵌入向量作为输入，传递给 逻辑回归单元（logistic regression unit），进行 二分类预测。

如果两张图片属于同一个人，则预测 1。
如果两张图片属于不同的人，则预测 0。

这是一种将面部识别问题视为 二分类问题 的方法，也可以作为 三元组损失的替代方法来训练系统。

逻辑回归单元的作用

逻辑回归单元的输出是通过 sigmoid 函数 计算的，这个函数作用于一组特征。除了直接输入这两个图像的嵌入向量外，还可以通过计算这两个嵌入向量的差值来生成特征。

计算差异的方法

假设有两个嵌入向量 f(xᵢ) 和 f(xⱼ)，我们可以计算这两个向量的 元素级绝对差值：

在这里，f(xᵢ) 表示图像 xᵢ 的嵌入向量，k 表示该向量的第 k 个分量。这个计算结果可以看作是 128 个特征，然后将这些特征输入到 逻辑回归 中，来预测这两张图片是否属于同一个人。

逻辑回归的训练

wᵢ 和 b 是逻辑回归的参数。
训练过程中，逻辑回归模型会学习如何根据这 128 个特征来预测这两张图片是同一个人（输出 1）还是不同人（输出 0）。

其它相似性度量公式

除了简单的差值计算外，还有一些 变种公式 用来计算嵌入向量的差异。例如：

这种公式有时被称为 卡方相似性（Chi-square similarity），在某些应用中也非常有效。

这个公式及其它变种的探讨可以在 Deep Face 论文中找到，之前也提到过。

训练过程

在这个训练过程中：

输入：一对图像（xᵢ 和 xⱼ）。
输出：目标标签 y，若两张图片是同一人，则 y = 1；若是不同人，则 y = 0。

训练过程中，我们同样使用 Siamese 网络 来共享参数，这样上层网络和下层网络的参数会绑定在一起，保持一致性。

这个方法同样可以有效地完成面部识别任务。

优化计算：预计算嵌入向量

为了提升计算效率，尤其是在大型数据库中，我们可以采用 预计算嵌入向量 的方法。这意味着，我们可以提前计算好每个员工的嵌入向量，而不是每次进行实时计算。具体步骤如下：

当 新员工走进门时，可以通过上层组件计算 新图像的嵌入向量。
然后，与 数据库中预计算好的图像嵌入向量 进行比较，来预测 ŷ（是否为同一人）。

这种做法的好处：

避免了每次都重新计算 所有员工的图像编码。
通过 预计算，显著减少了计算量，特别是在大规模数据库的情况下。

这种 预计算 方法不仅适用于 Siamese 网络架构，也适用于基于 三元组损失 的训练方法。

总结：面部验证与识别的训练方法

要进行 面部验证（Face Verification）的监督学习，你需要：

创建一个由 图像对 组成的训练集。
对于每对图像，目标标签 y 为：

1，如果两张图像来自同一个人；
0，如果两张图像来自不同的人。

使用 反向传播 训练神经网络，优化模型。

这种将面部验证（及扩展的面部识别）视为 二分类问题 的方法，同样能非常有效地进行训练。

通过这两种方法，你可以训练自己的 面部验证系统 或 面部识别系统，甚至实现 一张图片学习（one-shot learning）功能。