人脸识别场景下Faiss大规模向量检测性能测试评估分析

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在前面的两篇博文中主要是考虑基于之前以往的人脸识别项目经历结合最近使用到的faiss来构建更加高效的检索系统感兴趣的话可以自行移步阅读即可

Facenet算法的优点

高准确率Facenet模型在人脸识别和人脸验证任务上取得了非常出色的准确率甚至在大规模人脸识别数据集上也表现优异。

基于嵌入向量的表示Facenet将人脸图像转换为紧凑的嵌入向量使得不同人的人脸之间能够得到有效的分离并且嵌入向量具有良好的可比性。

大规模训练Facenet模型可以通过使用大规模的人脸图像数据集进行训练从而获得更好的泛化能力。

Facenet算法的缺点

高计算资源需求由于Facenet模型的深度和复杂性需要大量的计算资源来进行训练和推理。这使得在某些设备或场景下应用Facenet模型变得困难。

影响因素敏感Facenet模型对输入图像的光照、角度和尺度等因素敏感。在实际应用中需要考虑这些因素对人脸识别或验证的影响。

《基于arcFace+faiss开发构建人脸识别系统》

ArcFace模型优点

准确性高ArcFace在常见的人脸识别任务中取得了非常好的性能能够实现高准确性的人脸匹配和识别。

抗干扰能力强ArcFace模型在面对光照变化、表情变化、遮挡等干扰因素时仍能保持较高的稳定性和可靠性对人脸图像的变化有较好的适应性。

特征嵌入明显ArcFace模型通过学习得到的人脸特征向量在高维空间中有较明显的嵌入效果同一个人的人脸特征向量距离较近不同人的特征向量距离较远增加了模型的判别力。

ArcFace模型缺点

复杂性高ArcFace模型相比其他简单的人脸识别模型比如FaceNet模型结构更加复杂需要更大的计算资源和更长的训练时间。

数据依赖性强ArcFace模型的性能与训练数据的质量和数量密切相关需要大规模的人脸数据集进行训练从而使模型具有更好的泛化能力。

隐私问题由于ArcFace模型具有较强的人脸识别能力潜在的隐私问题也随之出现。在应用和部署过程中需要遵循隐私保护的原则和规定。

在前面两篇博文中整体的计算流程是一致的只不过是模型使用有不同区分而已在后端向量检索的时候都用到的faiss这个框架没有很直观地对其性能进行测试评估本文的主要目的就是考虑基于已有的数据来完成对faiss的评估计算。

我将前文中faiss检索部分的实现封装为experiment方法之后编写训练测试对结果进行可视化评估如下所示

def show():
    """
    实验评估可视化
    """
    C,A=[],[]
    for one in [1,10,100,1000,10000,100000,100000]:
        count,avg=experiment(nums=one)
        C.append(count)
        A.append(avg)
    print("C: ", C)
    print("A: ", A)
    plt.clf()
    plt.figure(figsize=(20,8))
    x_list=list(range(len(C)))
    plt.subplot(121)
    plt.xticks(x_list,['1','10','100','1000','10000','100000','100000'])
    plt.plot(x_list,C,c='b')
    plt.title("Total Time Trend Cruve")
    plt.subplot(122)
    plt.xticks(x_list,['1','10','100','1000','10000','100000','100000'])
    plt.plot(x_list,A,c='g')
    plt.title("Average Time Trend Cruve")
    plt.savefig("time.png")

结果输出如下所示