人脸识别可以分为face verification和face identification，前者是给定两张人脸，判断是否是同一个人;后者是给定一张人脸，判断他是人脸库中的哪个人。然后看看sphereface中的这张图：close-set就是我们用来测试的人脸全部都是train set 里的人，不会出现训练集之外的人。这种情况下，训练人脸识别模型就相当于训练分类模型，我们只需要能够很好的对训练...

我们在训练模型之前，有一个可以加快训练速度的方法，那就是对训练数据集进行标准化处理。z-score标准化假设数据集的每一个训练样本只有两个特征x1、x2，那么训练集：X=[x1(1)x1(2)...x1(m)x2(1)x2(2)...x2(m)]X=\begin{bmatrix} x_{1}^{(1)} & x_{1}^{(2)} &

人脸识别中用train set训练好一个特征提取器以后，probe face 和gallery用于测试。我们先给训练好的特征提取器输入gallery里的人脸，这样我们就得到gallery中每个人脸对应的特征向量，这就是我们的特征向量库。我们现在要识别一张人脸，这个人脸就叫probe face，输入特征提取器，得到他的特征向量，然后跟特征向量库里的每一个特征向量来比较，就可以判断这个probe ..