本文重点

在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。

基本概念与原理

Siamese深度神经网络模型

Siamese网络，又称孪生网络，由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本，通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。

在人脸识别中，Siamese网络通过计算输入人脸图像的特征向量，并比较这些特征向量之间的距离（如欧氏距离）来判断人脸是否属于同一人。

FaceNet

FaceNet是谷歌提出的一种深度学习模型，旨在解决人脸识别、验证和聚类等问题。FaceNet的核心思想是将人脸图像映射到一个高维特征空间中，使得相同个体的不同人脸图像在该空间中的距离尽可能小，而不同个体的人脸图像之间的距离尽可能大。

FaceNet通过深度卷积神经网络（CNN）实现人脸图像到特征空间的映射，并使用三元组损失函数ÿ