Pytorch模型Android移植-超超超轻量人脸识别算法

书接上文，我们实现了一个超轻量的人脸检测和对齐算法并且部署到android平台，那么如何进行人脸识别呢？

目前较为常用的算法是对对齐后的人脸进行embedding成为高纬向量，例如facenet的128D或者cosface，arcface的512D向量。

这里我们设计了一个大小仅仅999k的人脸embedding模型将人脸embedding为128D向量。基于GhostNet模型修改而来，模型相对比较深而窄小，效果非常不错。

基本思想是基于基于facenet训练一个embedding的模型，然后通过计算向量的欧氏距离进行判断，android部署方式参看上文介绍。在晓龙855+速度大约30~40ms左右。