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1 Intelligence home robot and face recognition with deep learning PEGATRON Mobile Communication Product Develop Center Intelligence vision applications software dept. Wing Tseng 54

2 PEGATRON AI development

3 PEGA AI Product Development

4 PEGA AI Product Development

5 PEGA AI Product Development

6 Face recognition with deep learning in AQUA Facebook Deep ID2+ Google Center loss Baidu 1. 收集資料 2. 清洗資料 3. 設計類神經網路架構 : 我們可以從需求對硬體平台的需求, 挑選準確率最高的網路架構, 同時不斷吸收最新研究成果, 如新的損失函數導入設計, 以提升準確率 4. 調整類神經網路參數 5. 進行訓練 在 PC 上使用 Nvidia GPU 卡加上 Caffe/Tensorflow 針對訓練資料進行訓練 6. 評估訓練結果

7 AI 深度學習人臉辨識發展 : 學習人臉辨識研究 Deep Face - Facebook Scratch Face Lightend face VGG Face DeepID FaceNet - Google Baidu Face Center loss Norm Face

8 AI 深度學習人臉辨識發展 : DeepFace Facebook 提出的人臉辨識, 使用 8 層卷積類神經網路, 先用 5 百萬張人臉進行分類的訓練, 影像分類利用 Softmax 損失函數的力量將不同人臉差異變大. 訓練完畢後, 分類層之倒數第 2 層的輸出當作特徵, 之後人臉辨識時將 2 人臉輸入, 然後計算 2 個特徵的相似度. LFW 可以做到 97.35% 準確度

9 AI 深度學習人臉辨識發展 : Lighted Face 已經有一些研究可以作到 99%, 但是速度太慢, 此 paper 提出一個新的網路架構可以比 VGG 快 9 倍而作到 的準確度

10 AI 深度學習人臉辨識發展 : Learn from Scratch 此 paper, 重點在收集一新的 dataset, 包含有 1 萬人, 50 萬影像. 在此資料集上訓 練一卷積類神經網路可以達到 97.73, 大於 DeepFace 可證明此 dataset 的有效性

11 AI 深度學習人臉辨識發展 : VGG Face 此 paper, 重點在收集一新的 dataset, 包含有 260 萬影像. 在此資料集上訓練一卷積類神 經網路可以達到 98.95, 可證明此 dataset 的有效性

12 AI 深度學習人臉辨識發展 : Deep ID 2/2+ 此 paper, 也利用訓練人臉分類加上另外一個 1 對 1 的人臉特徵相似度的損失函數 Contrastive, 目的使同一人的距離近, 不同人的距離遠

13 AI 深度學習人臉辨識發展 : Google Facenet Google Facenet 使用了 triple-loss 的損失函數, 這損失函數同時考慮減低同 一個人的人臉的特徵距離距離, 並拉大不同人的人臉特徵距離, 加以 Google 大量的資料 (5 億的人臉影像 ), 計算力 (1000 台主機 ), 在 LFW 上作到 99.63

14 AI 深度學習人臉辨識發展 : Baidu 百度使用 9 個卷積類神經網路, 針對人臉的不同位置, 先作分類的訓 練, 如同 DeepFace, 取得分類的特徵值後, 再對它進行 Triple-loss 的 訓練. 在 LFW 上可以作到 99.7% 的準確度

15 AI 深度學習人臉辨識發展 : Center loss 此 paper, 重點把人臉特徵與所屬類別的中心向量距離考慮到損失函數, 目的要最同一人臉與中 心向量的小化這距離 55

16 AI 深度學習人臉辨識發展 : Normface 此 paper, 重點把人臉特徵作 Normalization, 有助於縮 小同一類的人臉向量距離

17 AI 深度學習人臉辨識神經網路設計與訓練 1. 調整網路架構 2. 增加訓練資料 3. Study paper 並實作 4. 研究發展自己的損失函數 5. 切分模組, 分而治之 Network type layers Training image number Accuracy at LFW sc , 使用 public data set 訓練第一個網路 sc , 不同網路架構可以用更少 layers 達到更高準確度 sc , 收集更多資料達到更高準確度 sc ,500, 自行收集到 250 萬的人臉資料庫, 達到更高準確度 sc ,500, 不同網路架構可以用更少 layers 達到更高準確度 sc ,500, 同時提高深度與訓練資料 sc ,500, 加入最新研究算法 center loss (99.2%), normalization face(99.17%), 並自行加入 inter-loss 損失函數 sc ,000, Face align 拓展 20% 面積, 改變損失函數直接優化 cosine similarity

18 Face Recognition Benchmark Benchmark dataset : LFW (Labeled Faces in the Wild) Benchmark purpose: face images from 5749 people for test the face recognition performance in different angle, illumination et. Facebook Current PEGATRON status: Submit accuracy % at LFW at last year. The result is outperform the face++, face++ is world s largest face-recognition platform Improved to 99.73% at , it is top14 in the world Google

19 PEGA AI Product Development?? Smart Video Conference 360 video conference phone Sound location detection Face detection Face recogntion AQUA (Stationary Robot) Face detection Object/person detection Face verification and recognition Behavior analysis Object tracking Heimdall (Mobile Robot) Face detection Object/person detection Face verification and recognition Reception and guide users Surveillance Video Tag System Surveillance Event Composition Autonomous Navigation with LiDAR SLAM Obstacle Avoidance with LiDAR & Camera sensor fusion

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