Распознавание лиц — одна из функций компьютерного зрения, которая в последнее время приобрела популярность. Имея возможность идентифицировать человека на фото и видео, мы не можем упустить понимание встраивания лица. В этом посте я расскажу все основные вещи, которые вам нужно знать о встраивании лиц.
Что такое встраивание лица
Встраивание лица — это способ, которым машина сохраняет лицо из извлечения признаков в массив векторов. Обычно такой векторный массив имеет длину 128, 512 и т. д. Самый популярный случай – 128. Этот векторный массив будет использоваться для сравнения с другим лицом по расстоянию, сходству или поиску лица.
Расстояние и сходство
Расстояние до лица — это матрица, которую мы можем использовать для сравнения различий между двумя лицами. С этого расстояния мы можем решить, совпадают ли оба лица.
Евклидово расстояние
Евклидово расстояние — самый популярный метод измерения расстояния при сопоставлении лиц для расчета расстояния между двумя векторами.
Чтобы вычислить евклидово расстояние между вектором a и вектором b с помощью numpy
distance = np.linalg.norm(a - b)
Косинусное сходство
Косинусное сходство — это метрика подобия для измерения угла между двумя векторами.
Чтобы вычислить косинусное сходство между вектором a и вектором b с помощью numpy
similarity = np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))
Пример использования
- Биометрическая аутентификация: при встраивании лиц используется сопоставление лиц или аутентификация лиц.
- Идентификация человека на видео или фото: сохранение векторов лиц использовалось для поиска лиц, чтобы сопоставлять людей в компьютерном зрении.
Заключение
Поймите, что встраивание лиц является ключевым моментом в распознавании лиц. Мы можем использовать оба приведенных выше расстояния, чтобы применить порог, чтобы считать, что 2 лица совпадают.
