MobileFaceNet是否可以通过余弦相似度进行人脸匹配，并确定匹配成功或失败？

发表于 2025-7-9 14:05

发表于 2025-7-10 21:42

是的，MobileFaceNet可以利用余弦相似度进行人脸匹配。余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似度的方法，常用于比较特征向量，非常适合用于人脸匹配场景。

发表于 2025-8-17 16:20

MobileFaceNet 可以通过余弦相似度进行人脸匹配。它将人脸图像映射为固定维度的特征向量，计算不同向量的余弦相似度，通过设定阈值判断匹配结果：相似度高于阈值则匹配成功，反之失败，适用于实时人脸验证场景。

发表于 2025-8-27 21:03

MobileFaceNet 可以通过余弦相似度进行人脸匹配，并判断匹配成功与否，这是其在人脸识别任务中最常用的工作流程之一

发表于 2025-8-27 21:04

MobileFaceNet 是专为移动端优化的轻量级人脸特征提取模型，其核心功能是将人脸图像编码为固定维度的特征向量（通常为 128 维或 512 维）。这些特征向量的设计遵循 “类内聚、类间离” 原则 —— 同一人的不同人脸图像编码后的向量距离较近，不同人的向量距离较远。

发表于 2025-8-27 21:04

余弦相似度（Cosine Similarity）是衡量两个向量方向一致性的指标（取值范围 [-1, 1]）

发表于 2025-8-27 21:04

在人脸识别中，余弦相似度越接近 1，说明两个人脸特征向量方向越一致，大概率属于同一人；越接近 0 或负数，则大概率属于不同人。

发表于 2025-8-27 21:05

模型训练时通常采用三元组损失（Triplet Loss）或ArcFace 损失，这些损失函数本质上是通过优化特征向量的角度关系（而非欧氏距离）来提升区分度，与余弦相似度的 “方向优先” 特性高度契合。

发表于 2025-8-27 21:05

输出的特征向量通常已进行 L2 归一化（模长为 1），此时余弦相似度等价于向量点积，计算效率更高，适合移动端实时匹配。

发表于 2025-8-27 21:06

对两张待匹配的人脸图像（如 “注册人脸” 和 “待验证人脸”），分别通过 MobileFaceNet 模型提取特征向量vec1和vec2。

发表于 2025-8-27 21:06

计算vec1与vec2的余弦相似度sim，值越接近 1，表明两张人脸的特征越相似。

发表于 2025-8-27 21:07

根据应用场景的精度需求，设定一个阈值（Threshold）：若sim ≥ 阈值，判定为 “匹配成功”（同一人）；若sim < 阈值，判定为 “匹配失败”（不同人）。阈值的选择需平衡 “误识率（FAR）” 和 “拒识率（FRR）”

发表于 2025-8-27 21:07

高阈值（如 0.85）：严格匹配，误识率低（减少把陌生人判为同一人），但拒识率高（可能把同一人的不同姿态 / 光照图像判为不同人），适合安全性要求高的场景（如支付验证）。低阈值（如 0.6）：宽松匹配，拒识率低，但误识率高，适合便捷性优先的场景（如考勤打卡）。

[技术问答] MobileFaceNet是否可以通过余弦相似度进行人脸匹配，并确定匹配成功或失败？