人脸识别算法 欧氏距离 余弦相似度
人脸识别技术的关键算法解析
人脸识别技术的关键算法解析人脸识别技术自问世以来就备受关注，成为了一个备受研究的领域。
它从传统的识别方式中脱离出来，逐渐与人工智能等技术结合，已经广泛应用于社会各个领域。
然而，人脸识别技术并非轻松实现的技术，其中最重要的一环便是其关键算法。
下面，我们将逐个为读者解析人脸识别技术的关键算法。
一、人脸图像的稠密编码人脸图像的稠密编码，也称作人脸特征提取，是人脸识别技术的首要步骤，通常是一组数值化表示人脸特征的向量。
在人脸分类、人脸跟踪、人脸检索等领域都非常重要。
目前，主流的人脸特征提取算法有一下几种：1.局部二值模式（LBP）局部二值模式是一种基于灰度图像的算法，它通过比较它的周围像素的灰度值和它的中心灰度值来提取人脸特征。
LBP算法不仅计算简单，而且具有鲁棒性。
2.高斯人脸标注（Gabor）高斯人脸标注，又称Gabor算法，是一种基于频域的算法。
其基于人脸图像的皮肤、眼睛等特征对欧式距离的统计分析来提取人脸特征。
Gabor算法具有很好的抗噪声能力以及很高的识别率。
3.深度神经网络（CNN）深度神经网络是近几年来最为流行的人脸特征提取算法，其基于人工神经网络的技术。
CNN利用多个卷积层、池化层以及全连接层等多个序列模块逐层特征提取、降维和分类。
二、人脸识别人脸识别是一种通过计算机进行人脸验证的过程，是人脸识别技术的核心，其作用在于将人脸识别结果与事先记录的特征向量进行比对。
目前，主要有以下两种人脸识别算法：1.基于相似性匹配（SIM）基于相似性匹配是一种基于欧式距离计算相似度的算法。
这种算法通过比较输入人脸与库中所存储的人脸特征向量之间的距离，来确定输入的人脸是否与人脸库中的某张人脸相匹配。
基于相似性匹配的算法适用于小数据集的人脸识别。
2.基于矩阵分解（MF）基于矩阵分解是一种基于矩阵分解技术的算法，其总体思路是对人脸特征矩阵进行分解，然后通过比对新的人脸特征向量与分解后的矩阵对应的向量之间的距离来确定是否匹配。
计算面部重合
计算面部重合在面部重合中，我们通常采用欧氏距离和余弦距离来衡量人脸特征的相似度，判别是否为同一个人。
欧氏距离欧氏距离比较简单，采用欧氏公式直接计算两个点之间的距离，如下：代码：diff=np.subtract(feature1,feature2)dist=np.sqrt(np.sum(np.square(diff)))feature1.shape和feature2.shape为(n,)余弦距离余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。
当两个向量直接的夹角趋向0时，两个向量越接近，差异就越小。
此时=1，即越接近1值时，说明人脸越相似。
代码：dot=np.sum(np.multiply(feature1,feature2),axis=1)norm=np.linalg.norm(feature1,axis=1)*np.linalg.norm(fea ture2,axis=1)dist=dot/norm区别欧氏距离计算的是空间中两个点的绝对距离，距离dist越小，特征越相似；余弦距离衡量的是空间中两个向量的夹角，夹角越靠近0，即dist越接近1，特征越相似。
阈值选取facenet的代码：defdistance(embeddings1,embeddings2,distance_metric=0): if distance_metric==0:#Euclidian distancediff=np.subtract(embeddings1,embeddings2)dist=np.sum(np.square(diff),1)elif distance_metric==1:#Distance based on cosine similaritydot=np.sum(np.multiply(embeddings1,embeddings2),axis=1) norm=np.linalg.norm(embeddings1,axis=1)*np.linalg.norm( embeddings2,axis=1)similarity=dot/normdist=np.arccos(similarity)/math.pielse:raise'Undefined distance metric%d'%distance_metricreturn distdefcalculate_roc(thresholds,embeddings1,embeddings2,actual_iss ame,nrof_folds=10,distance_metric=0,subtract_mean=False): assert(embeddings1.shape[0]==embeddings2.shape[0])assert(embeddings1.shape[1]==embeddings2.shape[1])nrof_pairs=min(len(actual_issame),embeddings1.shape[0]) nrof_thresholds=len(thresholds)k_fold=KFold(n_splits=nrof_folds,shuffle=False)tprs=np.zeros((nrof_folds,nrof_thresholds))fprs=np.zeros((nrof_folds,nrof_thresholds))accuracy=np.zeros((nrof_folds))indices=np.arange(nrof_pairs)for fold_idx,(train_set,test_set)inenumerate(k_fold.split(indices)):if subtract_mean:mean=np.mean(np.concatenate([embeddings1[train_set],emb eddings2[train_set]]),axis=0)else:mean=0.0dist=distance(embeddings1-mean,embeddings2-mean,distanc e_metric)#Find the best threshold for the foldacc_train=np.zeros((nrof_thresholds))for threshold_idx,threshold in enumerate(thresholds): _,_,acc_train[threshold_idx]=calculate_accuracy(thresho ld,dist[train_set],actual_issame[train_set])best_threshold_index=np.argmax(acc_train)for threshold_idx,threshold in enumerate(thresholds): tprs[fold_idx,threshold_idx],fprs[fold_idx,threshold_id x],_=calculate_accuracy(threshold,dist[test_set],actual_iss ame[test_set])_,_,accuracy[fold_idx]=calculate_accuracy(thresholds[be st_threshold_index],dist[test_set],actual_issame[test_set]) tpr=np.mean(tprs,0)fpr=np.mean(fprs,0)return tpr,fpr,accuracydef calculate_accuracy(threshold,dist,actual_issame): predict_issame=np.less(dist,threshold)tp=np.sum(np.logical_and(predict_issame,actual_issame)) fp=np.sum(np.logical_and(predict_issame,np.logical_not( actual_issame)))tn=np.sum(np.logical_and(np.logical_not(predict_issame) ,np.logical_not(actual_issame)))fn=np.sum(np.logical_and(np.logical_not(predict_issame) ,actual_issame))tpr=0 if(tp+fn==0)else float(tp)/float(tp+fn)fpr=0 if(fp+tn==0)else float(fp)/float(fp+tn)acc=float(tp+tn)/dist.sizereturn tpr,fpr,accdefevaluate(embeddings,actual_issame,nrof_folds=10,distance_me tric=0,subtract_mean=False):#Calculate evaluation metricsthresholds=np.arange(0,4,0.01)embeddings1=embeddings[0::2]embeddings2=embeddings[1::2]tpr,fpr,accuracy=facenet.calculate_roc(thresholds,embed dings1,embeddings2,np.asarray(actual_issame),nrof_folds=nrof_folds,distanc e_metric=distance_metric,subtract_mean=subtract_mean) thresholds=np.arange(0,4,0.001)val,val_std,far=facenet.calculate_val(thresholds,embedd ings1,embeddings2,np.asarray(actual_issame),1e-3,nrof_folds=nrof_folds,di stance_metric=distance_metric,subtract_mean=subtract_mean) return tpr,fpr,accuracy,val,val_std,far从上面的代码，可以看到其实我们在实际的面部重合中，可以对标准的欧氏距离和余弦距离做适当的放大，这样在更有利于阈值的比较，更精准。
人脸识别比对参数
人脸识别比对参数人脸识别比对参数是指人脸识别系统中用于进行人脸比对的一系列参数，包括特征提取和特征比对的相关参数。
这些参数包括但不限于人脸检测参数、人脸关键点检测参数、人脸特征提取参数、人脸特征比对参数等等。
下面将详细介绍这些参数。
1. 人脸检测参数：人脸检测是人脸识别的第一步，其作用是在图像或视频流中检测出可能存在的人脸区域。
人脸检测参数包括检测算法和检测精度。
常见的人脸检测算法包括Viola-Jones算法、Haar特征、级联分类器等。
而检测精度则是指检测算法的准确率和召回率，即正确检测到人脸区域的比例和漏检率。
2. 人脸关键点检测参数：人脸关键点检测是指在人脸区域中检测出人脸的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，用于后续的人脸特征提取。
人脸关键点检测参数包括检测算法和关键点数量。
常见的人脸关键点检测算法包括Active Shape Models(ASM)、Active Appearance Models(AAM)、Constrained Local Models(CLM)等。
而关键点数量则决定了对人脸特征的描述能力。
3.人脸特征提取参数：人脸特征提取是指从人脸区域提取出一组特征向量，用于后续的人脸比对。
人脸特征提取参数包括特征提取算法和特征向量维度。
常见的人脸特征提取算法包括局部二值模式直方图(LBP)、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、深度学习等。
而特征向量维度则决定了对人脸特征的描述细节。
4.人脸特征比对参数：人脸特征比对是指根据提取的人脸特征向量进行相似度计算，从而判断是否为同一个人。
人脸特征比对参数包括相似度计算算法和相似度阈值。
常见的相似度计算算法包括欧氏距离、余弦相似度、马氏距离等。
相似度阈值则是指判断两个人脸是否为同一个人的阈值，一般是根据具体应用场景和需求进行设定。
除了上述的比对参数，还有其他一些影响人脸识别比对效果的因素，包括图像质量、光照条件、姿态变化、年龄变化、表情变化等。
人脸检索标准
人脸检索标准
人脸检索标准是指使用人脸图像进行检索时所遵循的一些标准或方法。
以下是一些常见的人脸检索标准：
1. 特征提取：人脸检索的第一步是提取人脸图像中的关键特征，常用的特征提取方法包括局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
和人脸识别网络（例如基于深度学习的卷积神经网络）。
2. 检索算法：根据提取到的人脸特征，使用相似度度量算法来计算不同人脸之间的相似性。
常见的相似度度量算法包括欧氏距离、余弦相似度和哈希函数等。
3. 数据集：为了进行有效的人脸检索，需要一个包含大量人脸图像的数据库作为检索的基础。
常用的人脸数据库包括LFW （Labeled Faces in the Wild）、Yale Face Database和CASIA-WebFace等。
4. 准确率评估：为了评估人脸检索系统的准确率，通常使用指标如准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1-score等来
度量系统在给定数据库上的性能。
5. 应用场景：人脸检索广泛应用于各个领域，包括人脸识别门禁系统、安全监控系统、图像搜索引擎等。
因此，根据具体的应用场景，可以对人脸检索的标准进行定制，以满足特定需求。
需要注意的是，并没有一个统一的人脸检索标准，因为不同的
应用场景和需求可能需要不同的方法和度量指标。
因此，在实际应用中，需要根据实际情况选择合适的标准和方法。
人脸识别最好用的距离函数
人脸识别最好用的距离函数人脸识别是一种非常重要的技术，它可以用于安全监控、身份验证、人脸搜索等多个领域。
在人脸识别中，距离函数是非常重要的一部分，它可以用来计算两个人脸之间的相似度。
在本文中，我们将介绍人脸识别中最好用的距离函数。
在人脸识别中，最常用的距离函数是欧氏距离。
欧氏距离是指两个向量之间的距离，它可以用来计算两个人脸之间的相似度。
欧氏距离的计算公式如下：d(x,y) = sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)其中，x和y是两个向量，n是向量的维度。
欧氏距离的计算方法非常简单，但是它有一个缺点，就是它对数据的缩放非常敏感。
如果两个向量的尺度不同，那么欧氏距离的计算结果就会受到影响。
为了解决欧氏距离的缺点，人们提出了一种新的距离函数，叫做余弦相似度。
余弦相似度是指两个向量之间的夹角余弦值，它可以用来计算两个人脸之间的相似度。
余弦相似度的计算公式如下：cos(x,y) = (x1y1 + x2y2 + ... + xnyn) / (sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2) * sqrt(y1^2 + y2^2 + ... + yn^2))余弦相似度的计算方法非常简单，而且它对数据的缩放不敏感。
因此，余弦相似度是人脸识别中最好用的距离函数之一。
除了欧氏距离和余弦相似度之外，人们还提出了很多其他的距离函数，比如曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏距离等等。
这些距离函数各有优缺点，可以根据具体的应用场景来选择使用。
人脸识别中最好用的距离函数是余弦相似度。
它不仅计算简单，而且对数据的缩放不敏感，因此在实际应用中非常实用。
当然，如果需要根据具体的应用场景来选择距离函数，以达到最好的效果。
人脸比对技术的算法和实现方法
人脸比对技术的算法和实现方法人脸比对技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术对人脸图像进行分析和匹配的技术。
它在现代生活中得到了广泛的应用，如人脸识别解锁手机、人脸支付等。
本文将介绍人脸比对技术的算法和实现方法。
首先，人脸比对技术的算法是其核心。
常见的人脸比对算法包括特征提取算法和相似度计算算法。
特征提取算法是将人脸图像转化为一组特征向量的过程。
其中，最常用的特征提取算法是主成分分析（PCA）算法。
PCA算法通过对人脸图像进行降维处理，得到一组主成分，从而实现对人脸特征的提取。
相似度计算算法是根据特征向量的差异程度来计算人脸之间的相似度。
常见的相似度计算算法有欧氏距离算法和余弦相似度算法。
欧氏距离算法是计算两个特征向量之间的欧氏距离，距离越小表示两个人脸越相似。
余弦相似度算法是计算两个特征向量之间的夹角余弦值，值越接近1表示两个人脸越相似。
其次，实现人脸比对技术需要一系列的步骤。
首先是人脸检测，即从图像中提取出人脸区域。
常见的人脸检测算法有Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN）算法。
Viola-Jones算法是一种基于特征级联分类器的快速人脸检测算法，它通过对图像进行多尺度滑动窗口的检测来提高检测速度。
CNN算法是一种基于深度学习的人脸检测算法，它通过多层卷积神经网络的运算来提取图像中的人脸区域。
接下来是人脸对齐，即将检测到的人脸图像进行标准化处理，使得人脸的位置、大小和姿态一致。
常见的人脸对齐算法有基于特征点的对齐算法和基于纹理的对齐算法。
特征点对齐算法是通过检测人脸图像中的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴等，来实现对齐。
纹理对齐算法是通过将人脸图像映射到一个标准模板上，使得人脸的纹理分布一致。
最后是人脸比对，即通过比对两个人脸图像的特征向量来计算相似度。
比对结果可以通过设定一个阈值来判断两个人脸是否匹配。
人脸比对技术的实现还需要考虑一些问题。
首先是数据集的选择和构建。
一个好的数据集对于算法的训练和测试至关重要。
人脸识别原理及算法
人脸识别的基本原理及算法1. 介绍人脸识别是一种用于识别和验证人脸身份的技术。
它通过分析人脸图像中的特征，比如脸部轮廓、眼睛、鼻子等，来确定一个人的身份。
人脸识别技术在安全领域、社交媒体、身份验证等方面有着广泛的应用。
人脸识别技术主要包括以下几个步骤：人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配。
下面将详细介绍每个步骤的原理及相关算法。
2. 人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，它的目标是从图像中准确地找出人脸的位置。
常用的人脸检测算法有Haar特征和卷积神经网络（CNN）。
2.1 Haar特征Haar特征是一种基于图像的局部特征，通过计算图像中不同区域的灰度差异来检测人脸。
Haar特征通过在图像上滑动不同大小的矩形滤波器，计算每个滤波器内部的像素和，然后通过比较不同滤波器的和来判断该区域是否为人脸。
Haar特征的计算速度快，但对光照和角度变化敏感，容易产生误检和漏检。
2.2 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种深度学习算法，通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征。
在人脸检测中，CNN可以学习到更加复杂的特征表示，具有更好的鲁棒性和准确性。
CNN的训练过程通常需要大量的标注数据，但在人脸检测中，由于已有的人脸数据集较为丰富，因此可以使用预训练的CNN模型来进行人脸检测。
3. 人脸对齐人脸对齐的目标是将检测到的人脸图像中的特征点对齐到一个标准位置，以消除不同人脸之间的差异。
常用的人脸对齐算法有基于特征点的对齐和基于几何变换的对齐。
3.1 基于特征点的对齐基于特征点的对齐算法通过检测人脸图像中的特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，然后根据这些特征点的位置来对齐人脸。
常用的特征点检测算法有Dlib和MTCNN。
3.2 基于几何变换的对齐基于几何变换的对齐算法通过计算人脸图像中的几何关系来对齐人脸。
常用的几何变换包括平移、旋转、缩放等操作。
这些变换可以通过计算特征点之间的距离和角度来确定。
4. 特征提取特征提取是人脸识别的核心步骤，它的目标是从对齐后的人脸图像中提取出具有区分性的特征，以便进行后续的比对和识别。
人脸识别主要算法原理
人脸识别主要算法原理人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行识别和验证的技术，它在安防监控、人脸支付、人脸解锁等领域有着广泛的应用。
人脸识别的主要算法原理包括人脸检测、特征提取和特征匹配三个步骤。
首先，人脸检测是人脸识别的第一步，其目的是在图像中准确地找到人脸的位置和大小。
人脸检测算法通常采用的是基于特征的方法，如Haar特征、LBP特征和HOG特征等。
这些特征可以帮助算法准确地识别人脸区域，并将其与其他图像区域进行区分。
其次，特征提取是人脸识别的关键步骤，它通过对人脸图像进行特征分析和提取，将人脸的信息转化为数字特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以有效地提取人脸的特征，使得人脸识别系统能够更好地识别和区分不同的人脸。
最后，特征匹配是人脸识别的最后一步，它通过比对输入的人脸特征向量与数据库中存储的特征向量，来确定输入人脸的身份。
特征匹配算法通常采用的是欧氏距离、余弦相似度和支持向量机等方法。
这些方法可以帮助系统准确地匹配输入人脸的特征向量，并找到最接近的匹配结果。
除了以上的主要算法原理，人脸识别技术还涉及到深度学习、卷积神经网络等先进的技术。
深度学习技术通过构建多层神经网络，可以更加精确地提取人脸特征，从而提高识别的准确率和鲁棒性。
卷积神经网络则可以有效地处理大规模的人脸数据，实现更快速的识别和匹配。
总的来说，人脸识别的主要算法原理包括人脸检测、特征提取和特征匹配三个步骤，以及深度学习、卷积神经网络等先进技术的应用。
这些算法原理和技术的不断进步，使得人脸识别技术在安防监控、金融支付、智能手机等领域有着越来越广泛的应用前景。
随着科技的不断发展，相信人脸识别技术将会在未来发挥更加重要的作用。
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人脸识别算法欧氏距离余弦相似度
一、人脸识别算法的基本原理
人脸识别算法是一种利用人脸特征信息进行身份识别的技术。
它主要
通过采集图像或视频中的人脸信息，然后提取特征并对比库中已存在
的人脸信息，最终确定身份的一种技术手段。
在人脸识别算法中，欧氏距离和余弦相似度是两种常用的相似度计算
方法。
在我们深入讨论这两种方法之前，我们需要先了解一下它们的
基本原理。
欧氏距离是一种用于度量向量之间的距离的方法，其计算公式为：d(x, y) = √((x1 - y1)² + (x2 - y2)² + ... + (xn - yn)²) 。
在人脸识别算法中，常用欧氏距离来度量两张人脸图像之间的相似度，即通过比较特征向
量之间的欧氏距离来识别身份。
与欧氏距离相似，余弦相似度也是一种用于度量向量之间的相似度的
方法，其计算公式为：sim(x, y) = (x·y) / (‖x‖·‖y‖)，其中x和y分别为两个向量。
在人脸识别算法中，余弦相似度常用于比较两个特征向
量之间的夹角，来度量它们之间的相似度。
二、人脸识别算法中的欧氏距离应用
在人脸识别算法中，欧氏距离常被用于度量两张人脸图像之间的相似度。
通过将人脸图像转化为特征向量，并使用欧氏距离来比较这些向
量之间的距离，来确定是否为同一人。
举例来说，当系统需要识别一个人脸时，它首先会将该人脸图像提取
特征并转化为特征向量，然后与存储在数据库中的特征向量进行比较。
通过计算欧氏距离，系统可以得出两个特征向量之间的距离，从而确
定该人脸是否为已知身份。
三、人脸识别算法中的余弦相似度应用
除了欧氏距离外，余弦相似度在人脸识别算法中也有着广泛的应用。
与欧氏距离不同，余弦相似度更侧重于计算两个向量之间的夹角，而
非距离。
在人脸识别算法中，余弦相似度被用来比较两个特征向量之间的夹角，通过夹角的大小来确定它们之间的相似度。
这种方法能够更好地捕捉
到特征向量之间的方向性信息，从而提高识别的准确性。
四、个人观点和理解
就我个人的观点而言，欧氏距离和余弦相似度作为人脸识别算法中常用的相似度计算方法，各自具有其特点和优势。
欧氏距离更侧重于度量向量之间的距离，适合于处理数值型的特征向量；而余弦相似度则更加注重向量之间的夹角，更适合于处理方向性信息。
在实际应用中，需要根据具体的情况选择合适的相似度计算方法。
有些情况下，欧氏距离的应用会更加合适，而在另一些情况下，则可能更适合使用余弦相似度。
对于人脸识别算法的研究和实践而言，了解并灵活运用这两种相似度计算方法至关重要。
总结与回顾
通过本文的探讨，我们可以清晰地了解到人脸识别算法中的欧氏距离和余弦相似度的基本原理及应用。
欧氏距离常用于度量向量之间的距离，而余弦相似度则更加注重向量之间的夹角，两者在不同场景下都有各自的优势。
在未来的研究和实践中，我们需要根据具体的需求和情况来选择合适的相似度计算方法，并不断优化和完善人脸识别算法，以提高其准确性和稳定性。
结语
诚然，人脸识别算法的发展已经取得了巨大的进步，然而在相似度计算方面仍然有着许多挑战和机遇。
通过不断地研究和实践，我们有理由相信，在不久的将来，人脸识别技术将会更加成熟和智能，为人们的生活带来更多的便利和安全保障。
不得不说，欧氏距离和余弦相似度作为相似度计算方法的不断发展和完善，必将为人脸识别技术的进步提供更为坚实的基础。
相信在不久的将来，我们将迎来更加智能和便捷的人脸识别时代。
人脸识别技术作为一种用于身份识别和安全验证的重要技术，已经在各个领域得到广泛应用，如手机解锁、门禁系统、监控安防等。
然而，随着技术的不断进步和社会需求的提升，人脸识别技术仍然面临着一些挑战和问题，其中包括精准度、速度、环境适应性等方面。
在这个背景下，人脸识别算法中的欧氏距离和余弦相似度的应用将继续发挥着重要的作用。
针对人脸识别技术在精准度和速度方面的挑战，可以通过不断优化和改进相似度计算方法来提升技术水平。
利用欧氏距离和余弦相似度结合的方式，可以更全面地对人脸特征进行比对和识别，提高识别准确度和速度。
结合深度学习等新技术，可以进一步加强人脸识别算法的能力，使其在复杂环境下也能够准确识别。
针对人脸识别技术在环境适应性方面的挑战，可以通过引入更多种类的特征向量和更灵活的相似度计算方法来解决。
除了传统的欧氏距离
和余弦相似度，还可以考虑引入其他相似度计算方法，如曼哈顿距离、马氏距离等，以充分利用不同类型的特征信息，提高算法的适应性和
鲁棒性。
在人脸识别算法的研究和应用中，还需要充分考虑数据安全和隐私保
护等重要问题。
特别是在人脸识别技术被广泛应用于金融、医疗、公
共安全等领域时，如何保障个人隐私和数据安全将成为一个重要的议题。
在算法设计和技术应用中，需要加强对数据隐私的保护，采取有
效的措施避免数据泄露和滥用。
人脸识别技术是一项具有广阔前景和重要意义的技术，在不断改进和
发展的过程中，相似度计算方法的选择和应用将继续扮演着关键的角色。
通过充分利用欧氏距离和余弦相似度的优势，并结合新技术的发展，人脸识别技术必将迎来更好的发展和应用，为社会带来更多的便
利和安全保障。