facenet
Github：https://github.com/davidsandberg/facenet
facenet是谷歌于[CVPR2015.02](FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering)发表，提出了一个对识别（这是谁？）、验证（这是用一个人吗？）、聚类（在这些面孔中找到同一个人）等问题的统一解决框架，即它们都可以放到特征空间里统一处理，只需要专注于解决的仅仅是如何将人脸更好的映射到特征空间。
其本质是通过卷积神经网络学习人脸图像到128维欧几里得空间的映射，该映射将人脸图像映射为128维的特征向量，联想到二维空间的相关系数的定义，使用特征向量之间的距离的倒数来表征人脸图像之间的”相关系数”（为了方便理解，后文称之为相似度），对于相同个体的不同图片，其特征向量之间的距离较小（即相似度较大），对于不同个体的图像，其特征向量之间的距离较大（即相似度较小）。最后基于特征向量之间的相似度来解决人脸图像的识别、验证和聚类等问题，
FaceNet算法的流程如下图所示：
本文来自作者:计市经济，不代表小新网立场！
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