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本报告系统地介绍人脸识别的通用流程，并对各环节主流算法/模型进行优缺点对比，以便更深入地了解和选型。

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一、通用流程

人脸识别一般分为以下四个主要环节：

1. 人脸检测（Face Detection）：在输入图像中定位人脸区域，并（可选）检测关键点。
2. 人脸对齐（Face Alignment）：根据关键点对人脸进行仿射或三维变换，统一姿态、大小。
3. 特征提取（Face Embedding）：利用深度神经网络将对齐后人脸映射到低维向量空间。
4. 人脸比对/识别（Comparison/Recognition）：计算特征距离或使用分类器判断同人或识别身份。

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二、人脸检测（Face Detection）

算法/模型	简介	优点	缺点
Haar Cascade	OpenCV 经典级联分类器	速度快，易实现	准确率低，对角度和光照敏感
HOG + SVM	Dlib 基于梯度方向直方图特征和线性分类器	轻量，对标准正脸效果好	对姿态、遮挡鲁棒性差
MTCNN	多任务级联 CNN 同时输出 bbox 和五官关键点	准确高，支持对齐关键点	推理相对较慢
RetinaFace	单阶段 Anchor-based 检测器，包含姿态估计关键点	检测精度高，支持大范围姿态	模型大，对算力要求高
YuNet	OpenCV DNN 支持的轻量人脸检测器	推理快，边缘设备可用	侧脸、遮挡场景下鲁棒性一般
SCRFD	轻量化 RetinaFace 替代方案	性能接近，速度更快	尚在发展，边缘案例效果待提升

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三、人脸对齐（Face Alignment）

方法	简介	优点	缺点
仿射变换	基于五官关键点拟合仿射矩阵	简单稳健，效率高	强依赖关键点检测准确度
3D 对齐（PRNet）	构建稠密 3D 模型进行姿态标准化	精度高，适应多姿态	计算开销大，推理慢
Dlib 68 点对齐	Dlib 内置 68 点模型检测并对齐	可视化良好，易用	模型较大，部分脸型失败率高

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四、特征提取（Face Embedding）

模型	框架	特点	优点	缺点
FaceNet	TensorFlow	Triplet Loss，128D 输出	精度高，泛化性好	三元组采样策略复杂
ArcFace	MXNet/PyTorch (InsightFace)	ArcMargin Loss，提高判别性	精度领先，类别间距大	训练复杂，需大规模数据
SphereFace
-	角度损失变种	强判别能力	训练不稳定，难以收敛
CosFace	-	余弦间距损失	平衡性能与稳定性	对超参数敏感
Dlib ResNet	Dlib	预训练 ResNet，128D	部署便捷，接口友好	与最新模型相比精度稍弱
VGGFace2	Keras/PyTorch	大规模人脸训练集，上百层网络	可迁移学习，Fine-tune 灵活	计算量大，模型尺寸大
MobileFaceNet	PyTorch	轻量化网络，适配移动端	推理快，资源占用低	特征维度和准确率稍逊

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五、人脸比对与识别（Comparison/Recognition）

方法	描述	优点	缺点
Cosine 相似度	计算向量间夹角，衡量相似度	易计算，常用	对向量归一化要求严格
欧氏距离 (L2)	计算特征向量 L2 距离	简单直观	离群样本敏感
Siamese Network	双输入端网络，训练时输出相似度	支持端到端学习	需要样本对，训练复杂
KNN/SVM 分类器	将特征向量当作输入进行分类识别	通用性强，可少样本学习	对特征分布假设依赖高

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六、不同应用场景推荐

场景	检测模型	对齐方法	特征提取	比对/识别
移动端部署	YuNet / SCRFD	仿射对齐	MobileFaceNet	Cosine
高精度识别	RetinaFace	PRNet 或 仿射	ArcFace	Cosine / Siamese
快速原型	MTCNN	仿射对齐	FaceNet	Cosine
多人场景	RetinaFace	自动关键点对齐	ArcFace	Siamese / Cosine

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七、实验建议与扩展

• 当前项目：MTCNN + 仿射对齐 + FaceNet + Cosine，适合快速原型和中等精度需求。

• 建议尝试：

  • 替换特征模型：FaceNet → ArcFace（InsightFace）。
  • 提升检测器：MTCNN → RetinaFace / SCRFD。
  • 端到端网络：引入 Siamese / Triplet 网络进行相似度学习。

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