人脸检测论文pcn

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

最近一直了解人脸检测的算法，所以也尝试学多人脸检测框架。所以这里将拿出来和大家分享一下 Retinaface 与普通的目标检测算法类似，在图片上预先设定好一些先验框，这些先验框会分布在整个图片上，网络内部结构会对这些先验框进行判断看是否包含人脸，同时也会调整位置进行调整并且给每一个先验框的一个置信度。 在 Retinaface 的先验框不但要获得人脸位置，还需要获得每一个人脸的五个关键点位置 接下来我们对 Retinaface 执行过程其实就是在图片上预先设定好先验框，网络的预测结果会判断先验框内部是否包含人脸并且对先验框进行调整获得预测框和五个人脸关键点。 MobileNet 网络是由 google 团队在 2017 年提出的，专注移动端和嵌入式设备中轻量级 CNN 网络，在大大减少模型参数与运算量下，对于精度只是小幅度下降而已。 在主干网络输出的相当输出了不同大小网格，用于检测不同大小目标，先验框默认数量为 2，这些先验框用于检测目标，然后通过调整得到目标边界框。 深度可分离卷积好处就是可以减少参数数量，从而降低运算的成本。经常出现在一些轻量级的网络结构(这些网络结构适合于移动设备或者嵌入式设备)，深度可分离卷积是由DW(depthwise)和PW(pointwise)组成 这里我们通过对比普通卷积神经网络来解释，深度可分离卷积是如何减少参数 我们先看图中 DW 部分，在这一个部分每一个卷积核通道数 1 ，每一个卷积核对应一个输入通道进行计算，那么可想而知输出通道数就与卷积核个数以及输入通道数量保持一致。 简单总结一下有以下两点 PW 卷积核核之前普通卷积核类似，只不过 PW 卷积核大小为 1 ，卷积核深度与输入通道数相同，而卷积核个数核输出通道数相同 普通卷积 深度可分离卷积

提起人脸相似度在线测试，大家都知道，有人问ai与腾讯ai哪个准哪个好 比如人脸识别相似度？另外，还有人想问有没有可以测试两个人脸的相似度的软件？我是苹果手机！你知道这是怎么回事？其实paperpass相似度22%,知网的相似度会是多少，不知道能不能通过知网复写率小于15%检测，下面就一起来看看ai与腾讯ai哪个准哪个好 比如人脸识别相似度？希望能够帮助到大家！

扫一扫匹配明星脸。

没有这样的软件两张照片 在脸比对。

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因为paperpass跟知网收录的论文库是有差别的，有可能paperpass未收录的论文，在知网却被收录了，这种情况是很常见的，有很多同学在paperpass查重得到的数据是低于20%，而在知网上却大于60%，这些都是常事。

paperpass是以句子为单位，而且不能识别目录、标题、参考文献，会通通标红，并且的确会如你所说，出现你根本没有抄过的、无关的文章；知网是以段落为单位，目录、标题、参考文献可以自动识别。两者算法也不同。因此，paperpass的重复率一定是高于知网的。免费人工智能看相。

也就是说paperpass比知网严格。用paperpass测出来18%，学校用知网要求20%，肯定能过的。即使没有把参考文献贴进去。因为知网不会把参考文献作为抄袭率。

由于存在引注格式不统一、参考文献格式不规范、虚假引用等问题，PaperPass为了给用户提供最严格、最负责的检测结果，将不再区分“相似”和“引用”。PaperPass检测系统是在论文修改环节为用户提供修改依据的工具，系统所显示的相似部分(红字)是否属于正常引用将保留给用户自行审定。免费AI智能。

另外PaperPass也是全国的论文检测技术提供商，已经为众多的机构和检测系统提供技术方案。所以通过PaperPass的检测后，可以通过其它检测系统的检测。

实际上目前很多社交网站上，人脸识别技术已经有了雏形。比如在国内流行的和美国的Facebook上，用户自己为相册里的人物加上姓名，然后系统自动为同一相册内所有相同的人脸加上姓名。大多数玩社交网站的网民都十分喜欢这项服务。测试自己像哪个明星脸。

而在美国中，我们也可以经常看到这样的画面，最典型的就是《谍影重重》系列。中调查局为了追踪特工伯恩，不但可以通过系统进行人脸识别，还可以通过任何一个公共场所中的头进行人脸识别。测一测你和哪个明星最像。

这些技术早已不再是活在科幻片中的幻想，而是已经来到了每一个普通人的身边，而这项技术如果不加以限制，而是给每一个人，其后果是不堪设想的。

大部分以图片作为输入的搜索引擎，例如tineye(年上线)、搜狗识图(年上线)等，本质上是进行图片近似拷贝检测，即搜索看起来几乎完全一样的图片。年推出的识图也是如此。

在经历两年多的沉寂之后，识图开始向另一个方向探索。年1月的年会中，李彦宏特意提到识图：“以图搜图的准确率从20%提升到80%”。不过与之前相比，识图找到相似图片的能力似乎并未显著提升，那么改变从何而来？李彦宏把这种明显的提升归因于刚上线的人脸搜索。与之前的区别在于，如果用户给出一张图片，识图会判断里面是否出现人脸，如果有，识图在相似图片搜索之外，同时会全网寻找出现过的类似人像。新增加的技术简而言之，首先是人脸检测并提取出特征表达，随后再据此进行数据库对比，按照相似度排序返回结果。其实，人脸检测并不是新技术，相关研究已有三十年历史，然而直到去年底，才决定推动这一技术付诸实施。

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