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人工智能如何實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，你不知道的奧秘( 二 )

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人臉提特征過(guò)程（最右側(cè)數(shù)值串為“人臉特征”）
5. 人臉比對(duì)（人臉驗(yàn)證、人臉識(shí)別、人臉檢索、人臉聚類(lèi)）
“人臉比對(duì)（Face Compare）”是衡量?jī)蓚€(gè)人臉之間相似度的算法
人臉比對(duì)算法的輸入是兩個(gè)人臉特征（注：人臉特征由前面的人臉提特征算法獲得），輸出是兩個(gè)特征之間的相似度 。人臉驗(yàn)證、人臉識(shí)別、人臉檢索都是在人臉比對(duì)的基礎(chǔ)上加一些策略來(lái)實(shí)現(xiàn) 。相對(duì)人臉提特征過(guò)程，單次的人臉比對(duì)耗時(shí)極短，幾乎可以忽略 。
基于人臉比對(duì)可衍生出人臉驗(yàn)證(Face Verification)、人臉識(shí)別(Face Recognition)、人臉檢索(Face Retrieval)、人臉聚類(lèi)（Face Cluster）等算法 。
人臉對(duì)比過(guò)程（右側(cè)的相似度為人臉比對(duì)輸出的結(jié)果）
6. 人臉驗(yàn)證
“人臉驗(yàn)證（Face Verification）”是判定兩個(gè)人臉圖是否為同一人的算法 。
它的輸入是兩個(gè)人臉特征 ， 通過(guò)人臉比對(duì)獲得兩個(gè)人臉特征的相似度 ， 通過(guò)與預(yù)設(shè)的閾值比較來(lái)驗(yàn)證這兩個(gè)人臉特征是否屬于同一人（即相似度大于閾值 ， 為同一人；小于閾值為不同） 。
人臉驗(yàn)證過(guò)程說(shuō)明（最右側(cè)“是同一人”為人臉驗(yàn)證的輸出）
7. 人臉識(shí)別
“人臉識(shí)別(Face Recognition)”是識(shí)別出輸入人臉圖對(duì)應(yīng)身份的算法 。
它的輸入一個(gè)人臉特征，通過(guò)和注冊(cè)在庫(kù)中N個(gè)身份對(duì)應(yīng)的特征進(jìn)行逐個(gè)比對(duì)，找出“一個(gè)”與輸入特征相似度最高的特征 。將這個(gè)最高相似度值和預(yù)設(shè)的閾值相比較，如果大于閾值 ， 則返回該特征對(duì)應(yīng)的身份，否則返回“不在庫(kù)中” 。
人臉識(shí)別過(guò)程（右側(cè)身份“jason”為人臉識(shí)別結(jié)果）
8. 人臉檢索
“人臉檢索”是查找和輸入人臉相似的人臉序列的算法 。
人臉檢索通過(guò)將輸入的人臉和一個(gè)集合中的說(shuō)有人臉進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)后的相似度對(duì)集合中的人臉進(jìn)行排序 。根據(jù)相似度從高到低排序的人臉序列即使人臉檢索的結(jié)果 。
人臉檢索過(guò)程（右側(cè)綠框內(nèi)排序序列為檢索結(jié)果）
9. 人臉聚類(lèi)
“人臉聚類(lèi)（Face Cluster）”是將一個(gè)集合內(nèi)的人臉根據(jù)身份進(jìn)行分組的算法 。
人臉聚類(lèi)也通過(guò)將集合內(nèi)所有的人臉兩兩之間做人臉比對(duì) ， 再根據(jù)這些相似度值進(jìn)行分析，將屬于同一個(gè)身份的人劃分到一個(gè)組里 。
在沒(méi)有進(jìn)行人工身份標(biāo)注前，只知道分到一個(gè)組的人臉是屬于同一個(gè)身份，但不知道確切身份 。另外假設(shè)集合中有N個(gè)人臉 ， 那么人臉聚類(lèi)的算法復(fù)雜度為O(N2)
人臉聚類(lèi)過(guò)程（右側(cè)綠框內(nèi)按身份的分組結(jié)果為聚類(lèi)結(jié)果）
10. 人臉活體
“人臉活體（FaceLiveness）”是判斷人臉圖像是來(lái)自真人還是來(lái)自攻擊假體（照片、視頻等）的方法 。
和前面所提到的人臉技術(shù)相比，人臉活體不是一個(gè)單純算法，而是一個(gè)問(wèn)題的解法 。這個(gè)解法將用戶(hù)交互和算法緊密結(jié)合 ， 不同的交互方式對(duì)應(yīng)于完全不同的算法 。鑒于方法的種類(lèi)過(guò)于繁多，這里只介紹“人臉活體”的概念，不再展開(kāi) 。

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