FaceNet 算法的原理

FaceNet算法是一种基于神经网络的人脸识别算法，其原理是将人脸图像映射到一个高维空间中，并通过最小化同一人的人脸图像在高维空间中的距离、最大化不同人的人脸图像在高维空间中的距离，实现人脸识别的目的。FaceNet算法使用了一种名为triplet loss的损失函数，通过对同一类样本组成的三元组（锚点样本、正样本、负样本）进行学习，用锚点样本和正样本之间的距离减去锚点样本和负样本之间的距离，得到一个误差，最小化该误差实现人脸图像的表示学习。