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#503
summarized by : yamada ryosuke
どんな論文か？
顔認識において認識精度を向上させるために従来では損失関数に着目し，クラス間の距離を最大化し，クラス内の距離を最少化するような損失関数が提案されている．しかし，顔認識のためのネットワークは提案されていない．そこで，本論文では顔認識に特化した特徴を取得するためのネットワークであるGroupFaceを提案する．
新規性
顔認識におけるネットワークを提案．
顔画像に対してグループ化を施し，グループ化を学習することで顔における一般的な特徴を獲得することを示した．さらに，この特徴と画像から獲得される特徴を結合させることで顔認識に最適な特徴を獲得．
結果
LFWやYTF，MegaFaceなど7つの顔認識用データセットにおいて検証．従来提案された顔認識用の複数の損失関数と比較して，提案手法の方が高精度に顔を認識することが確認された．
その他（なぜ通ったか？等）
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