ICS13.310

CCSA91

DB4403

深圳市地方標準

DB4403/T165—2021

人臉特征比對檢索距離函數技術規(guī)范

Technicalspecificationofcomparisionandretrievaldistancefunction

forfacefeature

2021-05-27發(fā)布2021-07-01實施

深圳市市場監(jiān)督管理局發(fā)布

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人臉特征比對檢索距離函數技術規(guī)范

1范圍

本文件規(guī)定了人臉特征比對檢索距離函數的基本要求和技術要求。

本文件適用于人臉特征比對系統(tǒng)。

2規(guī)范性引用文件

本文件沒有規(guī)范性引用文件。

3術語和定義

下列術語和定義適用于本文件。

3.1

特征向量featurevector

由人臉識別算法從對應的人臉圖片中計算提取得到一個多維用于表示人臉特征的向量。

3.2

特征向量類型datatypeoffeaturevector

人臉特征向量中每個數值在計算機中存儲、計算時所采用的數據類型。

注：常見的數據類型有：雙精度浮點型（fp64）、單精度浮點型（fp32）、半精度浮點型（fp16）、單字節(jié)整型（int8）

等。

3.3

特征向量維度dimensionoffeaturevector

人臉特征向量中數值的個數。

3.4

特征向量規(guī)范化standardizationoffeaturevector

對特征向量進行某種變換，使得特征向量滿足某種給定的條件。

注：特征向量中所有數值的平方和等于某個給定的常數。

3.5

特征距離函數distancefunctionoffeature

用于計算特征向量兩兩之間距離的數學函數。

注：同一個人的人臉特征向量之間的距離較小，不同人的人臉特征向量之間的距離較大。

1

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3.6

乘項標量multiplicative-itemscalar

用于對計算出的特征距離進行修正的標量，該標量采用乘法方式對特征距離進行縮放。

3.7

偏置項標量offset-itemscalar

用于對計算出的特征距離進行修正的標量，該標量采用加法方式對特征距離進行平移。

4符號

下列符號適用于本文件。

b：字節(jié)

d：特征向量維度

fp16：半精度浮點型

fp32：單精度浮點型

fp64：雙精度浮點型

int8：單字節(jié)整型

5基本要求

5.1規(guī)范化特征距離函數應用的基本框架示意圖見圖1，并符合以下要求：

a)規(guī)范化特征向量和特征距離函數應能實現規(guī)范化管理和特征匯聚比對；

b)不同企業(yè)應按規(guī)范格式特征編碼輸出，經過規(guī)范化特征距離函數比對檢索計算，輸出檢索結

果，匯聚到系統(tǒng)平臺進行人臉核驗、比對、布控、檢索等。

2

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企業(yè)1的特征

向量底庫

規(guī)范格式特征

圖片/視比對檢索計算

編碼

頻流企業(yè)1前端

企業(yè)1檢

子系統(tǒng)

規(guī)范化特征索結果

距離函數

業(yè)務應用

……

…系統(tǒng)平臺

…

圖片/視

規(guī)范格式特征

頻流

企業(yè)n前端編碼規(guī)范化特征

企業(yè)檢

子系統(tǒng)距離函數n

索結果

比對檢索計算

企業(yè)n的特征

向量底庫

本文件規(guī)范范圍

圖1規(guī)范化特征距離函數應用基本框架示意圖

5.2每張人臉圖片采用d維的特征向量表示，支持的特征向量維度有d=128，d=256，d=512，d=1024；

并符合以下要求：

a)d是固定的；

b)對應特征向量維度為d=128或d=256或d=512或d=1024，即當0<d≤128時，d用128表示；

當128<d≤256時，d用256表示；當256<d≤512時，d用512表示；當512<d≤1024時，d

用1024表示。

5.3特征向量類型為可配置，支持的類型有fp64、fp32、fp16、int8；每個維度特征采用對應類型數

據表示，每個特征數據占b字節(jié)；fp64占b=8個字節(jié)，fp32占b=4個字節(jié)，fp16占b=2個字節(jié)，int8

占b=1個字節(jié)，整個特征向量為d×b字節(jié)。int8應備用存儲一個或兩個fp32的標量來復原特征向量。

6技術要求

6.1人臉特征比對檢索距離函數

6.1.1特征向量規(guī)范化可采用L2范數歸一化，見公式（1）和（2）；要求采用L2范數歸一化后的特

征向量中所有數值的平方和等于1，見公式（3）。

x

x?…………（1）

x

2

d

xx2…………（2）

2i1i

3

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x?1…………（3）

2

式中：

x?——采用L2范數歸一化后的特征向量；

x——特征向量；

xi——特征向量中第i個特征數值。

6.1.2特征距離采用向量夾角的余弦距離或歐氏距離進行定義，見公式（4）～公式（6）。

xx

Dcosx,x1121x?x?…………（4）

12xx12

1222

Deudx,xxx…………（5）

12122

Deudx?,x?x?x?…………（6）

12122

式中：

cos

Dx1,x2——特征向量之間的余弦距離；

x1,x2——特征向量；

x?1,x?2——采用L2范數歸一化后的特征向量；

eud

Dx1,x2——特征向量之間的歐氏距離。

6.1.3對于不同d，公式（1）～公式（6）均可適用，圖1中特征比對檢索計算應保證支持指定維度

的計算。

6.1.4對于不同數據類型的特征向量，距離1)的計算應按公式（7）～公式（9）進行。

cos

Dx1,x21Sx1,x2x?1x?2Cx1,x2…………（7）

Deudx,xSx,xxxCx,x…………（8）

121212212

Deudx?,x?Sx,xx?x?Cx,x…………（9）

121212212

式中：

x1,x2——特征向量；

Sx1,x2——乘項標量；

Cx1,x2——偏置項標量。

注1：x1,x2符合5.3規(guī)定的特征向量類型（fp64，fp32，fp16，int8）。

1)包括余弦距離和歐氏距離。

4

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注2：Sx1,x2用于恢復結果到浮點類型，根據企業(yè)采用的不同量化方式由企業(yè)隨特征一并提供，未對特征進行

量化時，Sx1,x2可設置為常數1。

注3：Cx1,x2用于恢復結果到浮點類型，根據企業(yè)采用的不同量化方式由企業(yè)隨特征一并提供，未對特征進行

量化時，Cx1,x2可設置為常數0。

6.2特征距離輸出

人臉比對接口輸入為兩個需要比對的特征向量，輸出為特征距離，見圖2；人臉檢索接口輸入為查

詢特征向量和待查詢特征向量，輸出為特征距離最短的前K個人臉以及對應的特征距離，見圖3。

人臉比對

輸入

特征向量A

輸出

特征距離函數特征距離

輸入

計算

特征向量B

圖2