ZLG深度解析人臉識別核心技術
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而人臉比對則是對256個浮點數據之間進行距離運算。計算方式常用的有兩種，一種是歐式距離，一種是余弦距離。x,y向量歐式距離定義如下：
本文引用地址：http://www.104case.com/article/201901/396553.htm
x,y向量之間余弦距離定義如下：
余弦距離或歐式距離越大，則兩個特征值相似度越低，屬于同一個人的可能性越小。如下圖，他們的臉部差異值為0.4296 大于上文所說的該模型最佳閾值0.36，此時判斷兩人為不同的人，可見結果是正確的。
把歸一化為-1到1的圖像數據、特征點提取模型的參數還有人臉數據庫輸入到人臉比對的函數接口face_recgnition，即可得人臉認證結果。程序接口的簡單調用方式如下所示：
人臉比對算法的準確率方面是以查準率為保證的，AUC (Area under curve)=0.998,ROC曲線圖如下所示：
我們設計的比對模型主要特點是模型參數少、計算量少并能保證高的準確率，一定程度上適合在嵌入端進行布置。對比其他人臉比對模型差異如下表格所示：
?far@1e-3表示將反例判定為正例的概率控制在千分之一以下時，模型仍能保持的準確率;
?dlib在實際測試中，存在detector檢測不出人臉的情況，導致最終效果與官網上有一定差異;
?resnet-18為pytorch的playground標準模型;
?lfw/agedb_30/cfp_ff為標準人臉比對測試庫，測試過程中圖片已經過人臉居中處理。
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