人脸识别算法实验：facenet人脸识别率测试
前言
本文记录对人脸识别算法facenet在亚洲人脸数据集上准确率的详细测试结果。
2020-4-7 日更新每个人三张底片
2020-4-2 日更新每个人一张图片作为数据和两张图片作为数据。
数据集
CASIA Face Image Database Version 5.0此数据集包含500个亚洲人，每个人5张单人照片，一共2500张照片。
下载链接：CASIA Face Image Database Version 5.0
处理方法
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从每个人的文件夹中选取第一张图片作为facenet的dataset，剩余的四张图片作为输入网络的测试数据，得到第一个测试数据，每人4张照片，一共2000张，数据集大小是500。
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与上一步骤一样方式，这次取每个人的第二张图片作为facenet的dataset，剩余四张作为输入的测试
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以此类推，一共可以得到五个测试数据集
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将每个人的第一张和第二张照片取出，作为dataset，剩余三张作为测试图片
这样做的目的是测试数据库中需要有多少张单个人的图像，才能做到较好的测试效果。
部分结果
-
每个人一张照片作为数据库的数据，四张照片用作测试
- 取每个人的第一张照片测试准确率：
85.346770.8742268041237113 - 取每个人的第二张照片测试准确率：
85.513080.8758269720101781 - 取每个人的第三张照片测试准确率：
84.90940.8609979633401222 - 取每个人的第四张照片测试准确率：
82.910750.8512182477967859 - 取每个人的第五张照片测试准确率：
82.077390.8432488360062079
- 取每个人的第一张照片测试准确率：
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每个人两张照片作为数据库的数据，三张照片用作测试
- 取每个人第一第二张图片测试准确率：
89.730.9217451523545707 - 取每个人第二第三张图片测试准确率：
90.000.9192886456908345 - 取每个人第三第四张图片测试准确率：
90.130.918580375782881 - 取每个人第四第一张图片测试准确率：
94.350.9501054111033029 - 取每个人第五第二张图片测试准确率：
91.850.919500346981263
- 取每个人第一第二张图片测试准确率：
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每个人三张底片
0.953241232731137
0.9582441113490364
0.9302325581395349
0.9549738219895288
0.9670912951167728
小结
每个人只有一张图片在数据库中测试的准确率在百分之80到85；
每个人有两张图片在数据库中测试的准确率在百分之90到95
后期工作
- 每个人取三张图片放入数据库进行测试
- 加入其他图片混淆
- 对数据库中没有的人脸进行预测，如果结果是Unknown则为正确预测
- 每个人取若干张图片放入数据库，在额外添加同比列张数其他人脸图片进行测试