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关于人脸识别中的人脸特征向量

发布时间:2019-05-29 02:19 来源:未知 编辑:admin

  我理解中的人脸识别一般都经过人脸检测,人脸特征点提取,人脸识别三个步骤(可能还加上人脸矫正),比如说著名的dlib库。为什么在经过人脸特征点模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”提取后,不能用得到的特征点输出(68*2向量)进行欧式距离的计算、判断是否是同一张脸?反而需要重新依赖68个特征点作为输入、经过dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat得到128维向量进行判断是否是同一张人脸。

  人脸识别需要经过三个步骤,人脸检测+人脸特征点提取(这步服务于人脸矫正,而不是可能加上人脸矫正)+人脸识别。顾名思义,人脸检测就是提取人脸图像,人脸特征点提取就是对人脸图像进行特征点定位,将得到的特征点利用仿射变换进行人脸矫正,若不矫正,非正面人脸进行识别准确率不高,最后将矫正的人脸送入人脸识别网络,此时的人脸识别网络可以是一个分类网络,我们只需要提取分类网络中的某个层作为人脸的特征层,此时的特征才是人脸的特征。提取特征后,再利用欧氏距离或者余玄相似判断是否是同一张人脸。

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