人脸识别 embedding 正负样本

人脸识别 embedding 是指将人脸图像转化为向量表示的技术，通过计算人脸的特征向量来判断是否为同一个人。

正样本是指属于同一个人的人脸图像对，通常是同一个人在不同条件下的多张照片或视频帧。这些正样本具有相似的特征，因此它们的 embedding 向量之间的距离较近。

负样本是指来自不同人的人脸图像对，这些图像具有不同的特征。这些负样本的 embedding 向量之间的距离相对较远。

在训练人脸识别模型时，通常会利用正负样本来进行优化。一般步骤如下：

1. 选择一个人脸图像作为锚点（anchor），利用人脸检测和对齐技术提取出其 embedding 向量。

2. 从同一个人的照片集中选择一张与锚点距离较近的图像作为正样本，提取其 embedding 向量。

3. 从其他不同人的照片集中选择一张图像作为负样本，提取其 embedding 向量。

4. 计算正样本和锚点的 embedding 向量之间的距离，以及负样本和锚点的 embedding 向量之间的距离。

5. 通过调整人脸识别模型的参数，使得正样本和锚点的距离较小，而负样本和锚点的距离较大。

通过这样的训练方式，模型能够学习人脸的共性特征，并能够将属于同一个人的人脸图像判别为正样本，而将不同人的人脸图像判别为负样本。这样就可以实现准确的人脸识别。

相关问题

dlib人脸识别算法原理

dlib是一个强大的C++库，其中包含了许多计算机视觉算法，包括人脸识别。dlib人脸识别算法的原理主要基于深度学习和特征提取。

首先，dlib使用深度卷积神经网络（CNN）来提取人脸图像中的特征。这个CNN模型被称为ResNet-34，它是一个34层的深度网络，可以从输入图像中提取出具有辨别性的特征。

然后，dlib使用这些特征来计算人脸的128维向量表示，也被称为人脸嵌入（face embedding）。这个嵌入向量具有很好的特征表达能力，可以用于比较不同人脸之间的相似度。

在进行人脸识别时，dlib会将待识别的人脸图像提取出特征，并计算其对应的嵌入向量。然后，它会将该嵌入向量与已知的人脸嵌入向量进行比较，通过计算它们之间的距离来判断是否为同一个人。通常，如果两个嵌入向量之间的欧氏距离小于某个阈值，则认为它们属于同一个人。

总结一下，dlib人脸识别算法的原理是通过深度学习提取人脸图像的特征，并将其转化为128维的嵌入向量。然后，通过比较待识别人脸的嵌入向量与已知人脸的嵌入向量之间的距离，来进行人脸识别。

keras实现人脸识别

引用\[1\]: 这篇文章介绍了如何使用Keras搭建人脸识别平台，其中使用了Retinaface和Facenet两个模型。首先，通过Retinaface模型对人脸进行检测和对齐，然后利用Facenet模型对对齐后的人脸进行编码。接下来，将实时图片中的人脸特征与数据库中的进行比对，计算距离来判断相似度。最后，根据距离和门限值判断人脸识别的成功与否。\[1\]

引用\[2\]: 在人脸比对过程中，需要对实时图片中的每一个人脸进行循环操作。首先获取实时图片中的每一个人脸特征，然后将每一个人脸特征与数据库中的所有人脸进行比较，计算距离。如果距离小于门限值，则认为其具有一定的相似度。接着获得每一张人脸在数据库中最相似的人脸的序号，并判断这个序号对应的人脸距离是否小于门限值，如果是，则认为人脸识别成功，即为这个人。\[2\]

引用\[3\]: 在使用阶段，facenet的流程如下：首先输入一张人脸图片，然后通过深度卷积网络提取特征，接着进行L2标准化，最后得到一个长度为128的特征向量。在人脸识别时，只需要计算人脸特征的EMBEDDING，然后计算距离并使用阈值判断两张人脸照片是否属于相同的个体。\[3\]

综上所述，使用Keras实现人脸识别的过程包括人脸检测和对齐、人脸编码、人脸特征比对和判断。通过Retinaface和Facenet模型，可以实现对人脸的准确识别和匹配。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [聪明的人脸识别2——Keras 利用Retinaface+Facenet搭建人脸识别平台](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/110387914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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