摘要: 近年来,由于深度学习技术的引入,人脸识别技术取得显著的发展。然而,当前的人脸识别模型在解决跨姿态人脸识别问题上效果仍然不理想。其中导致这一现象的主要原因是,目前用来训练人脸模型的数据集中姿态变化较少或者不均衡。针对跨姿态人脸识别问题,提出一种基于度量学习的方法 CPP Loss。该方法能够有效地利用训练集中有限的姿态变化,在基准模型上进一步提升其在跨姿态条件下的人脸识别准确率。