DB4403-T 165-2021 人脸特征比对检索距离函数技术规范-（高清现行）

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DB4403深 圳 市 地 方 标 准DB4403/T165—2021人脸特征比对检索距离函数技术规范Technicalspecificationofcomparisionandretrievaldistancefunctionforfacefeature2021-05-272021-05-272021-07-01深圳市市场监督管理局发布目 次前言 II1范引文件 1语定义 12本2术求 3前 言本文件按照GB/T1.1－2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件由深圳市公安局视频警察支队提出。本文件由深圳市公安局安全技术防范管理办公室归口。（人脸特征比对检索距离函数技术规范范围本文件规定了人脸特征比对检索距离函数的基本要求和技术要求。本文件适用于人脸特征比对系统。本文件没有规范性引用文件。下列术语和定义适用于本文件。3.1由人脸识别算法从对应的人脸图片中计算提取得到一个多维用于表示人脸特征的向量。3.2特征向量类型datatypeoffeaturevector由人脸识别算法从对应的人脸图片中计算提取得到一个多维用于表示人脸特征的向量。3.2特征向量类型datatypeoffeaturevector人脸特征向量中每个数值在计算机中存储、计算时所采用的数据类型。注：（int8）等。3.3特征向量维度dimensionoffeaturevector人脸特征向量中数值的个数。3.4特征向量规范化standardizationoffeaturevector对特征向量进行某种变换，使得特征向量满足某种给定的条件。注：特征向量中所有数值的平方和等于某个给定的常数。3.5特征距离函数distancefunctionoffeature用于计算特征向量两两之间距离的数学函数。注：同一个人的人脸特征向量之间的距离较小，不同人的人脸特征向量之间的距离较大。3.6乘项标量multiplicative-itemscalar用于对计算出的特征距离进行修正的标量，该标量采用乘法方式对特征距离进行缩放。3.7偏置项标量offset-itemscalar用于对计算出的特征距离进行修正的标量，该标量采用加法方式对特征距离进行平移。符号下列符号适用于本文件。b：字节d：特征向量维度fp16：半精度浮点型fp32：单精度浮点型fp64：双精度浮点型int8：单字节整型1xx2dxx2di1x2i1向量底库图片/视频流1子系统规范格式特征编码比对检索计算规范化特征距离函数1检索结果…… ……业务应用系统平台图片/视频流企业n前端子系统规范格式特征编码规范化特征距离函数企业n检索结果比对检索计算企业n向量底库本文件规范范围图1规范化特征距离函数应用基本框架示意图每张人脸图片采用每张人脸图片采用d并符合以下要求：db)d=128d=256d=512d=10240<d≤128d128128<d≤256，d256256<d≤512，d512512<d≤1024，d1024fp64fp32fp16bb=8b=4b=2b=1d×bint8fp326技术要求L2（1）和（2）；要求采用L21（3）ˆx 2…………（2）2式中：2

ˆ 1

…………（3）ˆ2——特征向量中第i（4）～（6）。12Dcosx,x12

1

x1x2

1ˆ

ˆ

…………（4）x12x221 Dx12x221 1 Dudˆ,ˆ1

x1x2ˆ1ˆ2

式中：1 Dcosx,x1 x1,x2ˆ1,ˆ212Deudx,x12

——特征向量；——采用L2范数归一化后的特征向量；——特征向量之间的欧氏距离。d（1）～公式（6）11)（7）～（9）1 2 1 2 1 2 1 Dosx,x1Sx,xˆˆCx,x1 2 1 2 1 2 1

…………（7）1 2 1 Deudx,xSx,x1 2 1

x1x2

Cx1,x2

…………（8）21 2 1 Dudˆ,ˆSx,x21 2 1

ˆ1ˆ

Cx1,x2

…………（9）2式中：2x1,x2Sx1,x2Cx1,x2

——偏置项标量。注1：x1,x2符合5.3规定的特征向量类型（fp64，fp32，fp16，int8）。包括余弦距离和欧氏距离。注2：Sx1,x2用于恢复结果到浮点类型，根据企业采用的不同量化方式由企业随特征一并提供，未对特征进行量化时，Sx1,x2可设置为常数1。注3：Cx1,x2用于恢复结果到浮点类型，根据企业采用的不同量化方式由企业随特征一并提供，未对特征进行Cx1,x20。6.2特征距离输出K。人脸比对输入输出人脸比对输入输出输入特征距离函数计算特征