SphereFace是论文<SphereFace:DeepHypersphereEmbeddingforFaceRecognition>的实现，也是一套人脸识别算法。
文章提出了归一化权值（normalizeweightsandzerobiases）和角度间距（angularmargin），基于这2个点，对传统的softmax进行了改进，从而实现了最大类内距离小于最小类间距离的识别标准。
SphereFace自去年提交MegaFace Challenge后，在小数据集协议(少于50W的训练数据)上一直保持verification performance第一。SphereFace相比传统softmax在MegaFace上的Verification TAR提高了24.1% (从65.9%到90%)，在LFW上single model达到99.42%的Accuracy，论文发表在今年的CVPR 2017。
除了face recognition，代码还提供了一整套从detection到alignment再到recognition的demo，欢迎大家尝试使用。
代码：https://github.com/wy1iu/spherefacePaper：https://arxiv.org/abs/1704.08063Demo：https://v-wb.youku.com/v_show/id_XMjk3NTc1NjMxMg==.html
PS：Demo没有用任何视频中出现过的演员人脸做训练集，只用了每个角色的一张人脸作为Probe
环境要求
Requirementsfor Matlab
Requirementsfor Caffe and matcaffe (see: Caffeinstallationinstructions)
Requirementsfor MTCNN (see: MTCNN-facedetection&alignment)and Pdollartoolbox (see: Piotr'sImage&VideoMatlabToolbox).
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