人臉識別

可以簡單的分為如下兩類：

• face verification：人臉驗證時將人臉分類到某個ID，比如給定兩張人臉，判斷是否是同一個人(ID)
• face identification：給定一張人臉，判斷他是人臉庫中的哪個人

close-set(閉集)

close-set就是用來測試的人臉全部都是train set 里的人，不會出現訓練集之外的人。這種情況下，訓練人臉識別模型就相當于訓練分類模型，我們只需要能夠很好的對訓練集中的每個人進行分類就可以了。但是在大多數應用場景中，很大可能會出現訓練集之外的人，比如，公司的人臉識別不一定只是公司的人會出現在這，那么分類器還是會把他識別成公司的人，因為分類器肯定會把一張人臉分類為訓練集中的某個人。這個時候就需要open-set了。

open-set(開集)

open-set就是用于測試的人不在train-set里。這個時候訓練模型其實是相當于訓練一個特征提取器，訓練好這個特征提取器之后這個train-set就沒用了。舉例：還是公司人臉識別，我們訓練的時候不一定要使用公司的人的照片，因為我們只是需要訓練一個特征提取器。所以可以用網上的訓練集來訓練模型。測試的時候我們才需要公司的人的照片。接下來會用到兩個術語，probe face 和gallery。

人臉識別中的probe face 和gallery

人臉識別中用train set訓練好一個特征提取器以后，probe face 和gallery用于測試。
我們先給訓練好的特征提取器輸入gallery里的人臉，這樣我們就得到gallery中每個人臉對應的特征向量，這就是我們的特征向量庫。
我們現在要識別一張人臉，這個人臉就叫probe face，輸入特征提取器，得到它的特征向量，然后跟特征向量庫里的每一個特征向量來比較，就可以判斷這個probe face 是gallery里的哪個face，或者判斷它不在gallery中。

參考：https://www.jianshu.com/p/88b2539c6d47
參考：https://www.jianshu.com/p/0930e37c6d2f

總結

以上是生活随笔為你收集整理的yii2 模型中set_Day184:人脸识别中open-set与close-set的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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