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人脸匹配将查询特征与登记特征按同一度量比较,利用阈值作验证或辨认;相似度排名与接受决定必须分开。
先以一致规则提取当前人脸和登记人脸的表示,再计算相似度。教材列特征向量和面纹模板路线,二者的度量和阈值需各自定义。人脸图像清晰、检测框正确是匹配的条件,不能替代匹配结果。
验证对应1:1:检查是否与声明身份一致。辨认对应1:N:检索库中的候选身份。若用“相似度越大越相似”的规则,则超过阈值才接受;若采用距离越小越相似的表示,判定方向要随度量改变,不能照搬大于号。
相似度阈值提高会收紧接受条件,可能减少误接受但增加真实用户的漏拒。遮挡、姿态和光照会改变分布,阈值须在代表性样本上确定。库中最好候选也可能不满足接受条件;数据库扩大带来的候选增加也需要重新评估。
基础测试统一使用选择题,先确认概念、定义和关键判断是否扎实。
相似度规则下提高接受阈值,直接意味着?
接受条件更严格
所有真实用户更易通过
不再需要登记特征
使用距离越小越相似时,正确判定方向是?
距离越大越容易接受
用距离低于规定门槛接受
只看距离排序必接受第一名
暂无前置知识
暂无后续知识
暂无引用。