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title: Face_Feature_Extract
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/IoT-Edge/Face_Feature_Extract"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/IoT-Edge/Face_Feature_Extract.md"
repository: IoT-Edge/Face_Feature_Extract
chinese_name: "人脸提特"
last_updated: 2023-12-12
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: face-recognition
tasks:
  - face-recognition
library_name:
  - pytorch
frameworks:
  - Pytorch
downloads: 208
stars: 6
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# Face_Feature_Extract

> Face_Feature_Extract - IoT-Edge 在 ModelScope 开源的模型。获取512维人脸特征，可进一步进行人脸比对

IoT-Edge/Face_Feature_Extract 是 ModelScope 魔搭社区上的face-recognition模型，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: IoT-Edge/Face_Feature_Extract
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: face-recognition
- **Downloads**: 208
- **Stars**: 6
- **Last updated**: 2023-12-12

Source: https://www.modelscope.cn/models/IoT-Edge/Face_Feature_Extract

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# 人脸识别模型介绍
[视觉模型边缘+端侧部署指南](https://modelscope.cn/brand/view/ai_porting_kit)  

[阿里云免费0代码开发10+种主流芯片的c++硬件加速SDK/性能评估/寒武纪/瑞芯微/Sigmastar/算能/君正/清微/Nvidia/等其他主流芯片](https://iotedge.console.aliyun.com/algorithm/modelManage)  

部署问题加算法开发平台开发者联盟群钉钉：49280002751
<div align="left"><img src="assets/dingding-2023.png" width="2000"></div>

人脸识别模型是一个基于Arcface架构的用于识别个人身份的模型。在该架构的基础上支持模型蒸馏和剪枝，因而可实现模型高准确率和轻量化部署。

## 模型描述
模型的输入为经过关键点对齐后的人脸图片（112x112）。输出为512维的特征向量，该向量可以作为该图片的特征与其他图片的特征进行相似度比较。


## 5点人脸关键点
依次为左眼 右眼 鼻子 左嘴角 右嘴角


## 目标场景
门禁闸机、考勤机、智能IPC等多种场景。

### 模型局限性以及可能的偏差

- 输入图像存在较大旋转角度或遮挡时，模型输出特征可能会输出错误
- 高度运动模糊的情形下，模型输出特征可能会输出错误

#### Clone with HTTP
```bash
 git clone https://www.modelscope.cn/IoT-Edge/Face_Feature_Extract.git
```