ZLG深度解析人臉識別核心技術(shù)

　　而人臉比對則是對256個(gè)浮點(diǎn)數據之間進(jìn)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：

　　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)結果是正確的。

　　把歸一化為-1到1的圖像數據、特征點(diǎn)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(jiǎn)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(xiàn)圖如下所示：

　　我們設計的比對模型主要特點(diǎn)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(jìn)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(shí)，模型仍能保持的準確率;

　　?dlib在實(shí)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(wǎng)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(guò)程中圖片已經(jīng)過(guò)人臉居中處理。