整理的人臉系列學習經驗：包括人臉檢測、人臉關鍵點檢測、人臉優選、人臉對齊、人臉特徵提取、人臉跟蹤、人臉活體檢測等學習過程總結，有需要的可以參考，僅供學習，請勿盜用。
假如有一批人臉資料，包含單人或者多個人臉id，可以按照如下聚類方法進行預處理。
1.通過人臉識別方法（模型）提取人臉特徵；
2.使用每個名人的正臉作為它的種子；
3.使用那些只有1個人臉的去增加每個名人的種子的數量；
4.在gallery剩下的中，通過與種子的相似度來找到屬於每個名人的其餘**。
5.裁剪人臉，將同乙個名人的臉單獨存入乙個路徑內，之後再進行人工糾錯，進一步提高資料集純度。
人臉識別處理流程：人臉檢測＋人臉關鍵點定位＋基於關鍵點的人臉對齊（相似變換、仿射變換）
所以預先使用更好的人臉檢測和關鍵點定位演算法來對齊人臉，對人臉識別效能影響很大，特別是人臉關鍵點定位的準確性。
一般的網路結構：
１、mtcnn檢測＋五個關鍵點＋相似變換＋sphereface(softmax+arcface)
２、ssd人臉檢測模型＋pfld關鍵點模型＋仿射變換＋mobilefacenet(softmax)
人臉識別資料整理
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人臉識別的深度學習
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