地标检测与人脸识别
landmark detection vs face recognition
人脸界标检测和人脸识别一样吗？
或者它们是 2 个不同的东西？如果是，它们之间有何不同？
任何澄清将不胜感激。提前谢谢大家保重
恕我直言，人脸识别是一个更高级别的过程，可能包括几个阶段（子过程），例如人脸检测（图像上是否有人脸，如果有的话在哪里）、寻找人脸标志 (!)、计算人脸编码，人脸比对，基于人脸编码。
它们完全不同，但又相互联系。
面部界标检测在面部找到多个界标点。例如，dlib 找到了 46 个地标，而 retinaface 找到了 106 个面部点。我们可以将 2d 对齐应用到具有这些地标的面部。此外，如果你有地标，你可以用 3D 建模人脸。
面部识别基于验证一对面部。它将面部图像表示为具有 cnn 架构（例如 vgg）的多维向量，然后比较两个向量。期望同一个人的脸对应该具有低距离，不同人的脸对应该具有高距离。距离可以用欧几里德或余弦公式求得。
正如我提到的，人脸识别模型是卷积神经网络。然后你将面部图像作为输入提供给这些模型。如果在将图像输入 cnn 之前应用对齐，那么它会提高准确性。你可以认为地标检测是人脸识别系统的早期步骤。
人脸界标检测和人脸识别一样吗？ 或者它们是 2 个不同的东西？如果是，它们之间有何不同？
任何澄清将不胜感激。提前谢谢大家保重
恕我直言，人脸识别是一个更高级别的过程，可能包括几个阶段（子过程），例如人脸检测（图像上是否有人脸，如果有的话在哪里）、寻找人脸标志 (!)、计算人脸编码，人脸比对，基于人脸编码。
它们完全不同，但又相互联系。
面部界标检测在面部找到多个界标点。例如，dlib 找到了 46 个地标，而 retinaface 找到了 106 个面部点。我们可以将 2d 对齐应用到具有这些地标的面部。此外，如果你有地标，你可以用 3D 建模人脸。
面部识别基于验证一对面部。它将面部图像表示为具有 cnn 架构（例如 vgg）的多维向量，然后比较两个向量。期望同一个人的脸对应该具有低距离，不同人的脸对应该具有高距离。距离可以用欧几里德或余弦公式求得。
正如我提到的，人脸识别模型是卷积神经网络。然后你将面部图像作为输入提供给这些模型。如果在将图像输入 cnn 之前应用对齐，那么它会提高准确性。你可以认为地标检测是人脸识别系统的早期步骤。