深度学习在人脸识别领域的应用（3）

        Deep Nonlinear Metric Learning with Independent Subspace Analysis for Face Verification


       这是一篇ACM MM的短文，名字取的也很吓人，实际上就是用stacked ISA来训练一个深度网络，然后再用测度学习做back propogation优化网络权重。

      


        经典的DBN用RBM来作为网络基本单元， 文章用ISA作为基本深度网络的基本单元，从原理上说，和Auto encoder非常像，不同支出是只有编码，另外加入了一个pooling uinits来增强不变性，ISA的形式化如下：

                 



       最终的深度结构见图2，特征在人脸的不同块上并不是一致分布的，因此文章在第一层网络设计中充分考虑了这一点，为每个块单独训练一个ISA。

       



      通过这个深度ISA网络，我们就可以获得原始输入的一个特征表示，在这个新的表示空间里，我们用测度学习的方法设计目标函数：

      


       通过公式（9）这个目标函数，我们可以获得W的梯度，从而可以完成对W的优化(fine tuning)。

       实验结果：

      


         Unresticted单个特征SIFT最高可以做到88.75%。不过表1的结果很有意思，fine-tuning没有带来明显的性能改善。ISA中的稀释约束显然是对性能贡献最大的。本文的deep metric learning是张皮，实质上就是一个基于深度ISA的稀疏特征学习方法。