1、siamese网络
Siamese网络:这个是一个曾经用于签字认证识别的网络，也就是我们平时说笔迹识别。这个算法可以用于判断签名笔迹，n年前的一个算法。算法的原理利用神经网络提取描述算子，得到特征向量，然后利用两个图片的特征向量判断相似度，这个有点像sift，只不过是利用CNN进行提取特征，并且用特征向量进行构造损失函数，进行网络训练。下面引用2005年CVPR上的一篇文献《Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification》，进行简单讲解，这篇paper主要是利用Siamese网络做人脸相似度判别，可以用于人脸识别哦，因为我觉得这篇文献的网络结构图画的比较漂亮，比较容易看懂，所以就用这一篇文章，简单讲解Siamese网络的思想。其网络如下图所示，有两个分支分别输入图片x1、x2（须知：这两个分支其实是相同的，同一个cnn模型，同样的参数，文献只是为了方便阅读，所以才画成两个分支，因为他们采用的是权重共享），包含卷积、池化等相关运算。双分支有点难理解，我们还是用单分支来理解吧，说的简单一点把，siamese 网络分成前半部分、后半部分。前半部分用于特征提取，我们可以让两张图片，分别输入我们这个网络的前半部分，然后分别得到一个输出特征向量Gw(x1)、Gw(x2)，接着我们构造两个特征向量距离度量，作为两张图片的相似度计算函数（如公式1所示）。Siamese网络:这个是一个曾经用于签字认证识别的网络，也
