SphereFace人脸识别算法

SphereFace 是论文 <SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition> 的实现，也是一套人脸识别算法。

文章提出了归一化权值（normalize weights and zero biases）和角度间距（angular margin），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/sphereface
Paper：https://arxiv.org/abs/1704.08063
Demo：http://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

1. Requirements for Matlab

2. Requirements for Caffe and matcaffe (see: Caffe installation instructions)

3. Requirements for MTCNN (see: MTCNN - face detection & alignment) and Pdollar toolbox (see: Piotr's Image & Video Matlab Toolbox).