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這表明了（1）人臉檢測和對準(zhǔn)會嚴(yán)重影響人臉識別性能，并且（2）對于人臉識別應(yīng)用，RetinaFace比MTCNN具有更強(qiáng)的基準(zhǔn)。 在圖9中，我們在每個圖例的末尾顯示了IJB-C數(shù)據(jù)集上的ROC曲線以及FAR = 1e-6的TAR。
該論文由港中文的孫祎、王曉剛、湯曉鷗提出，應(yīng)該是最早使用 CNN 進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測的論文之一了。 在論文中，作者設(shè)計(jì)了 Three-level cascaded CNNs 用于人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測（5 Points）：Left Eye Center (LE)，Right Eye Center (RE)，Nose Tip (N)，Left Mouth Corner (LM)，Right Mouth Corner (RM)。 在模型的各個 level 中，模型會對各個人臉關(guān)鍵點(diǎn)做多次預(yù)測，取其平均值。
這對于 人臉鑒別特別有價值，因?yàn)槿四樿b別通常使用正面照，要鑒別的人臉圖像是不 同時期拍攝的，使用的照相機(jī)不一樣。 系統(tǒng)可以接受時間間隔較長的照片，并 能達(dá)到較高的識別率，在計(jì)算機(jī)中庫藏 2300人的正面照片，每人一張照片，使 用相距 1--7 年、差別比較大的照片去查詢， 首選率可以達(dá)到 50%，前 20 張輸出 照片中包含有與輸入照片為同一人的照片的概率可達(dá) 70% 18日，由清華大學(xué)電子系人臉識別課題組負(fù)責(zé)人蘇光大教授主持承擔(dān)的國家 攻關(guān)項(xiàng)目《人臉識別系統(tǒng)》通過了由公安部主持的專家鑒定。