人脸验证的相似度计算

我是一名初学者,向大家请教几个问题。希望大家不吝赐教。:)
最近在对一个人脸数据集做人脸验证,使用的是VGG的原始caffe模型,数据集人脸已经做了对齐处理。我将每对人像使用VGG模型处理,读取fc7层的数据,是一个拥有4096维的特征向量。然后计算每对图像生成的特征向量的cos距离。但是使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity(feat1, feat2)和sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances(feat1, feat1, 'cosine')分别得到的是不同的结果,其中pairwise_distances计算的结果总是接近于0。请问我是不是数据处理上出现了问题?还是我选择的VGG模型不太适合人脸认证,还有比较合适的模型,麻烦推荐一下,多谢多谢。
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alex68 - 一般不扯淡~

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至少要先降个维吧,其实更好的办法是learning metric

调参小白

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My lab add the prelu  in the base of vgg .

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