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返回一个相似度，那么就定义一个变量返回多个或者四个图片和相似度的值。所以修改如下： 这样修改，接口返回是四张相似度最高的人脸识别。
人脸识别算是深度学习的一个应用，事先需要经过大量的人脸图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构，来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说，即便是同样的结构，不同的参数也会导致识别的东西不一样。
morph_faces https://github.com/andy6804tw/face-swap-project/tree/master/FaceSwap-model https://github.com/shaoanlu/fewshot-face-translation-GAN
人脸识别 场景介绍 对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置和人脸关键属性。 流程一览 操作步骤 开通服务 登录人脸识别服务控制台。
余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。简单来说上面计算出的值代表两个句子大概六成相似，越接近1就越相似。2、简单共有词通过计算两篇文档共有的词的总字符数除以最长文档字符数来评估他们的相似度。
在网上百度了一些损失函数，发现有一个余弦相似度，不太明白这个概念的含义是什么，有什么作用？
该API属于FRS服务，描述: 人脸搜索是指在已有的人脸库中,查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸,并返回相应的置信度。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索,如果传入的是多张人脸图片,选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。
该API属于FRS服务，描述: 人脸搜索是指在已有的人脸库中,查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸,并返回相应的置信度。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索,如果传入的是多张人脸图片,选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。
为此，我们提出了一种基于类内-类间相似度分布距离的无监督人脸质量评估方法(SDD-FIQA)。该方法从人脸识别的性能影响因子出发，从理论上推导出人脸样本类间相似度分布与人脸图像质量高度相关，利用类内相似度分布和类间相似度分布之间的Wasserstein距离生成人脸图像质量伪标签。
例如现在有A、B、C、D四个用户，分别对a、b、c、d、e五个物品表达了自己喜好程度（通过评分高低来表现自己的偏好程度高低），现在要为C用户推荐物品： 构建用户物品评分表 相似度计算 计算用户相似度的方法很多，这里选用余弦相似度 余弦相似度原理
该API属于FRS服务，描述: 根据face_id删除人脸。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}/faces"
于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。但后来实际操作发现有一些问题：直接说就是查询一本书中的相似章节花了我7、8分钟；这是我不能接受……
相似度计算方法：余弦相似度 点击并拖拽以移动 计算用户相似度和用户对未知物品的可能评分 基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤。 (1) 找到和目标用户兴趣相似的用户集合。 (2) 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。
该API属于FRS服务，描述: 人脸搜索是指在已有的人脸库中,查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸,并返回相应的置信度。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索,如果传入的是多张人脸图片,选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。
该API属于FRS服务，描述: 人脸搜索是指在已有的人脸库中,查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸,并返回相应的置信度。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索,如果传入的是多张人脸图片,选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。
该API属于FRS服务，描述: 人脸搜索是指在已有的人脸库中,查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸,并返回相应的置信度。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索,如果传入的是多张人脸图片,选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。
这样我们的字符串就变成了一串串数字，还记得文章开头说过的吗，要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能，现在是降维过程进行时。
余弦相似度欧氏距离没有考虑向量的方向，而余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。
https://github.com/huijiaowang/Face_Frontalization 预训练没有给全： netR = ID_pre.define_R(gpu_ids=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], \ lightcnn_path
免费的人脸识别SDK： ArcSoft:，地址：https://ai.arcsoft.com.cn 基于 Java 实现的人脸识别功能:https://github.com/xinzhfiu/ArcSoftFaceDemo/
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