ZLG深度解析人脸识别核心技术
而人脸比对则是对256个浮点数据之间进行距离运算。计算方式常用的有两种，一种是欧式距离，一种是余弦距离。x,y向量欧式距离定义如下：
本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201901/396553.htm
x,y向量之间余弦距离定义如下：
余弦距离或欧式距离越大，则两个特征值相似度越低，属于同一个人的可能性越小。如下图，他们的脸部差异值为0.4296 大于上文所说的该模型最佳阈值0.36，此时判断两人为不同的人，可见结果是正确的。
把归一化为-1到1的图像数据、特征点提取模型的参数还有人脸数据库输入到人脸比对的函数接口face_recgnition，即可得人脸认证结果。程序接口的简单调用方式如下所示：
人脸比对算法的准确率方面是以查准率为保证的，AUC (Area under curve)=0.998,ROC曲线图如下所示：
我们设计的比对模型主要特点是模型参数少、计算量少并能保证高的准确率，一定程度上适合在嵌入端进行布置。对比其他人脸比对模型差异如下表格所示：
far@1e-3表示将反例判定为正例的概率控制在千分之一以下时，模型仍能保持的准确率;
dlib在实际测试中，存在detector检测不出人脸的情况，导致最终效果与官网上有一定差异;
resnet-18为pytorch的playground标准模型;
lfw/agedb_30/cfp_ff为标准人脸比对测试库，测试过程中图片已经过人脸居中处理。
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