ZLG深度解析人臉識(shí)別核心技術(shù)

　　而人臉比對(duì)則是對(duì)256個(gè)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)之間進(jìn)行距離運(yùn)算。計(jì)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：

　　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(gè)特征值相似度越低，屬于同一個(gè)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(shuō)的該模型最佳閾值0.36，此時(shí)判斷兩人為不同的人，可見(jiàn)結(jié)果是正確的。

　　把歸一化為-1到1的圖像數(shù)據(jù)、特征點(diǎn)提取模型的參數(shù)還有人臉數(shù)據(jù)庫(kù)輸入到人臉比對(duì)的函數(shù)接口face_recgnition，即可得人臉認(rèn)證結(jié)果。程序接口的簡(jiǎn)單調(diào)用方式如下所示：

　　人臉比對(duì)算法的準(zhǔn)確率方面是以查準(zhǔn)率為保證的，AUC (Area under curve)=0.998,ROC曲線圖如下所示：

　　我們?cè)O(shè)計(jì)的比對(duì)模型主要特點(diǎn)是模型參數(shù)少、計(jì)算量少并能保證高的準(zhǔn)確率，一定程度上適合在嵌入端進(jìn)行布置。對(duì)比其他人臉比對(duì)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(shí)，模型仍能保持的準(zhǔn)確率;

　　?dlib在實(shí)際測(cè)試中，存在detector檢測(cè)不出人臉的情況，導(dǎo)致最終效果與官網(wǎng)上有一定差異;

　　?resnet-18為pytorch的playground標(biāo)準(zhǔn)模型;

　　?lfw/agedb_30/cfp_ff為標(biāo)準(zhǔn)人臉比對(duì)測(cè)試庫(kù)，測(cè)試過(guò)程中圖片已經(jīng)過(guò)人臉居中處理。