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人臉檢測與識別算法研究概述目錄TOC\o"1-3"\h\u11719人臉檢測與識別算法研究概述 [12]。FaceNet的網絡結構，如圖2-6所示：圖2-6FaceNet網絡結構在圖中的Batch代表的是人臉數(shù)據(jù)，下一步是深度的神經系統(tǒng)的網絡，隨后系統(tǒng)使用L2進行操作，在這一過程中系統(tǒng)獲得了人臉信息圖像，最后是三元組函數(shù)。在結構的最后端，系統(tǒng)根據(jù)tripletloss進行分類。tripletloss將會把具有同一類的人臉信息，映射在一個三維空間之內。并且，tripletloss還會將各個人臉的信息圖像與其它的信息圖像進行分離。所謂的三元組也就是不同的三個實例，例如anchor,pos,neg，利用人臉位置距離之間的關系進行判斷。在使用三元組時，要盡可能使anchor與pos成為正例距離，使得anchor與neg成為負例距離，如下圖2-7：圖2-7tripletloss的學習目標
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