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北京人脸识别垃圾桶 太先进了！

至于阴影和光照也不在话下，哪怕站在树荫里，也能被AI“侦测”：

效果完全不输现有的真实人脸识别。

那么，这样的技术是怎么做出来的呢？

结合真人数据，训练卡通人脸识别

团队提出了一种卡通和真人的多人物训练框架，主要包括分类损失函数、未知身份拒绝损失函数和域迁移损失函数三部分，如下图所示。

其中，分类损失函数主要用来对卡通脸和真人脸进行分类。

而未知身份拒绝损失函数，则是为了在不同域之间进行无监督正则化投影。

至于域迁移损失函数，目的是降低卡通和真人域之间的差异性，对他们的相关性进行约束。

针对这个框架，研究者们探讨了三个问题：哪种算法最好？人脸识别是否有助于卡通识别？上下文信息对卡通识别是否有用？

从实验结果来看，ArcFace+FL的效果最佳，所以此次团队选用了这个算法。

至于后两个问题的答案，也是肯定的。

从下图的蓝线来看，加上真人人脸识别的信息后，对于卡通检测的识别同样有帮助。

至于上下文信息，团队也做了实验，下图是算法在卡通人脸基础上扩充不同比例下的性能识别。实验证明，上下文信息越丰富，人脸识别的效果也会更好。

事实上，动物角色训练出来的特征样本，相比于人脸来说，还是有点诡异。

下图中分别是原图和对应的特征样本，相比于动漫男生和女生，虹猫的特征显得有点……不可捉摸。

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