墨塵的神經網絡10--facenet模型代碼復現及要點記錄

什麼是facenet
谷歌人臉檢測算法，發表於 CVPR 2015，利用相同人臉在不同角度等姿態的照片下有高內聚性，不同人臉有低耦合性，提出使用 cnn + triplet mining 方法，在 LFW 數據集上準確度達到 99.63%。

通過 CNN 將人臉映射到歐式空間的特徵向量上，實質上：不同圖片人臉特徵的距離較大；通過相同個體的人臉的距離，總是小於不同個體的人臉這一先驗知識訓練網絡。

測試時只需要計算人臉特徵EMBEDDING，然後計算距離使用閾值即可判定兩張人臉照片是否屬於相同的個體。

簡單來講，在使用階段，facenet即是：
1、輸入一張人臉圖片
2、通過深度學習網絡提取特徵
3、L2標準化
4、得到128維特徵向量。