中心损失提升深度CNN人脸识别：增强特征区分度

深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNN）在计算机视觉领域取得了显著成就，极大地推动了该领域的技术进步。传统的DCNN模型通常依赖于softmax损失函数作为训练深度模型的主要指导信号，它主要用于多类分类任务，通过最大化类别间的区分度来优化网络参数。然而，为了进一步提升深度特征的辨别能力，本文提出了一种新的监督信号，称为中心损失（Center Loss），特别针对人脸识别任务进行设计。 中心损失的核心思想是为每个类别学习一个中心点，即类中心，同时对深度特征与它们所属类别中心之间的距离进行惩罚。具体来说，对于每个样本，中心损失不仅关注其所属类别，还关注其特征向量与该类别中心的相对位置。这样做的好处在于，它能够促进网络学习到更加区分性的特征表示，使得同类样本的特征更加聚集，而不同类样本间的距离则增大，从而提高识别的准确性和鲁棒性。 本文证明了中心损失在深度学习框架中是可训练且易于优化的。相比于softmax损失，中心损失的引入并不增加计算复杂度，因为它的计算主要集中在类中心的更新上，而softmax则关注的是每个类别的概率分布。联合使用softmax和中心损失进行训练，可以形成一种互补的优势，既保持了类别间的明确区分，又增强了特征内部的紧凑性，这对于提升人脸识别的性能至关重要。 在实践中，中心损失可以通过梯度下降等优化算法与softmax损失一起应用于CNN的后层，例如全连接层。在每一轮迭代中，网络不仅更新权重以减小softmax交叉熵误差，还会调整类中心的位置，使得类内特征更加集中。这种方法在如LFW、CASIA-WebFace等人脸识别基准数据集上进行了验证，并展示了明显的性能提升。 中心损失作为一种有效的补充监督机制，为深度人脸识别模型提供了增强特征区分性的新视角，促进了计算机视觉领域尤其是人脸识别任务的进一步发展。它展示了将传统损失函数与创新思想相结合的强大潜力，对于提升深度学习模型的性能和鲁棒性具有重要意义。