고양이 두 잔

목차 들어가며얼굴 인식 모델을 만들 때 가장 먼저 떠오르는 선택지는 백본을 더 깊게 쌓는 것이다.그런데 2015년에서 2019년 사이 이 분야의 성능을 실제로 끌어올린 것은 백본이 아니라 손실 함수였다.같은 ResNet에 어떤 손실 함수를 붙이느냐에 따라 AgeDB-30 정확도가 88.72퍼센트에서 95.15퍼센트까지 벌어진다.ArcFace는 그 계보의 매듭에 해당하는 논문이다. SphereFace와 CosFace가 각각 다른 자리에 넣던 마진을 하나의 식으로 묶어 정리했고, 그중 각도에 직접 더하는 방식이 가장 낫다는 것을 열 개가 넘는 벤치마크로 보였다.이 글은 그 손실 함수가 무엇을 하는지 수식에서 시작해 코드까지 따라가고, 논문이 적은 숫자를 직접 돌려 확인한다.기준 판본은 arXiv:1801.0..

목차 얼굴인식과 생체인증라이브니스는 왜 별개의 문제인가 | 얼굴인식과 생체인증 (1)생체인증 용어 사전: FAR부터 PAD, ISO 30107까지 | 얼굴인식과 생체인증 (2)얼굴 검출과 정렬: 얼굴을 찾고 반듯하게 세우기 | 얼굴인식과 생체인증 (3)얼굴 임베딩: 좌표가 아니라 거리를 배운다 | 얼굴인식과 생체인증 (4)립 모션 모델링: 정지 영상에서 시간축으로 | 얼굴인식과 생체인증 (5)립리딩과 화자 인증: 무엇을 말했나, 누가 말했나 | 얼굴인식과 생체인증 (6)멀티모달 융합: 얼굴과 입술과 음성을 합치는 법 | 얼굴인식과 생체인증 (7)라이브니스 탐지: 패시브와 액티브는 무엇이 다른가 | 얼굴인식과 생체인증 (8)딥페이크와 인젝션 공격: 카메라도 못 믿는 시대 | 얼굴인식과 생체인증 (9)생체정..