An End-to-End System for Unconstrained Face Verification with Deep Convolutional Neural Networks

本文提出的系统是一个完整的自动人脸验证系统。我们首先从图片和视频帧中检测人脸。然后人脸跟踪，人脸特征检测，最后人脸匹配即相似度计算。
整个系统流程图如下：

3.1. Face Detection
我们使用文献【27】的算法进行人脸检测，DeepPyramidDeformable Parts Model for Face Detection (DP2MFD)，一种基于深度学习的人脸检测器。

3.2. Face Association
使用 Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) feature tracker [32] 进行人脸的跟踪，从而将视频中同一个人脸进行关联。我们加入了 文献【3】中的 tracklet linking 方法使得关联更加鲁棒。

3.3. Facial Landmark Detection
我们将特征点检测看做一个回归问题。使用CNN特征。

3.4. Face Verification
我们使用文献【9】的网络架构，在 CASIA-WebFace 数据库上进行训练。网络包括 10个卷积层，5个池化层，1个全链接层。所有的滤波器尺寸是 3*3.
我们使用了 Joint Bayesian Metric Learning 来提高性能。

4 Experimental Results

要是有源码就好了！