Face verification VS Face recoginition

对于人脸验证，我们完全可以将之看作为一个二分类问题，但人脸识别发展到现在，我们依然用人脸识别的方法来解决。

Encoder

我们输入一张图片进入encoder，经过一系列网络，输出一串独特密码，这串密码就编译了这个人。
我们在进行比较的时候，将当前的图片经过encoder编码得到一串密码，将这串密码和数据库中所有的密码比较。如果 $f(key,key_{i_{database}}) \leq\alpha$ ，我们就认为此人就是数据库中的这个人。

Triplet Loss

那问题来了：那我们如何训练这个网络呢（Encoder）？

我们将数据三个分为一组。
$（Anchor，Positive,Negative）\\ Anchor表示我们需要识别的这个人，Positive表示该人的另一张图片\\，Negative表示另一个人的图片。$
$Loss：\\ Max(||(key_{Anchor}) - (key_{Positive})|| -||(key_{Anchor})\\ - (key_{Negative})|| + \alpha ,0)$
我们在优化Encoder的时候，我们需要同一个人的不同照片经过Encoder编译后的key差距尽可能小，同时希望不同人的图片经过编译后key差距尽可能大。

至于中间的神经网络，可以自行编写，甚至可以使用之前的图片分类的VGG或者ConvNet。

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