Deep learning applies multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of feature extraction. This emerging technique has reshaped the research landscape of face recognition since 2014, launched by the breakthroughs of Deepface and DeepID methods. Since then, deep face recognition (FR) technique, which leverages the hierarchical architecture to learn discriminative face representation, has dramatically improved the state-of-the-art performance and fostered numerous successful real-world applications. In this paper, we provide a comprehensive survey of the recent developments on deep FR, covering the broad topics on algorithms, data, and scenes. First, we summarize different network architectures and loss functions proposed in the rapid evolution of the deep FR methods. Second, the related face processing methods are categorized into two classes: `one-to-many augmentation' and `many-to-one normalization'. Then, we summarize and compare the commonly used databases for both model training and evaluation. Third, we review miscellaneous scenes in deep FR, such as cross-factor, heterogenous, multiple-media and industry scenes. Finally, potential deficiencies of the current methods and several future directions are highlighted.


翻译:深层学习应用多个处理层,以学习具有多种特征提取的多层次数据表达方式。这一新兴技术改变了2014年以来由深面和深层ID方法突破推出的面部识别研究面貌。自此以来,深度面部识别(FR)技术,利用等级结构来学习有区别的面部代表,极大地改进了最先进的表现,并促进了许多成功的真实世界应用。在本文件中,我们提供了对深层FR的最新动态的全面调查,涵盖了关于算法、数据和场景的广泛专题。首先,我们总结了深层FR方法快速演变中提议的不同网络架构和损失功能。第二,相关的面部处理方法分为两类:“一至多面放大”和“多面对一正常化”。然后,我们总结并比较了用于模式培训和评估的常用数据库。第三,我们审视了深层FRR的多种场景,例如交叉因素、异种、多介质、多介质和行业场景。最后,重点介绍了当前方法的潜在缺陷和若干未来方向。

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