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人脸识别的度量方法？

目前我了解到在进行人脸识别时在提取到人脸特征后，可以通过计算特征之间的距离/相似度，实现识别的目的。特征距离的计算方法都有哪些？目前都是通过计算特征距离的方法实现人脸识别的么？

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卡本特核心会员用户来自于: 北京市
2026-01-12 06:59

目前常用人脸识别开源算法都是通过度量学习的方法来做的。例如常见的 center face，norm face，sphere face。都是通过缩小类内距离，扩大类间距离的方法来提取特征的，然后根据提取到的特征通过计算余弦相似度来分类的。可以看看我上个回答卢晨光：大学生写人脸识别算法现实吗？现在根据单纯的度量学习的方法已经在lfw上达到不错的效果了，关于融合人脸特征和属性特征的方法也开始在应用了。属性特征就包括头发颜色，性别，眉毛形状，等等属性。例如这篇文章iccv2017 《Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks》

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: 檀玉飞 核心会员
这家伙很懒，还没有设置简介

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发布时间: 2026-01-12 08:35

更新时间: 2026-01-12 08:35

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