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这表明了（1）人脸检测和对准会严重影响人脸识别性能，并且（2）对于人脸识别应用，RetinaFace比MTCNN具有更强的基准。 在图9中，我们在每个图例的末尾显示了IJB-C数据集上的ROC曲线以及FAR = 1e-6的TAR。
该论文由港中文的孙祎、王晓刚、汤晓鸥提出，应该是最早使用 CNN 进行人脸关键点检测的论文之一了。 在论文中，作者设计了 Three-level cascaded CNNs 用于人脸关键点检测（5 Points）：Left Eye Center (LE)，Right Eye Center (RE)，Nose Tip (N)，Left Mouth Corner (LM)，Right Mouth Corner (RM)。 在模型的各个 level 中，模型会对各个人脸关键点做多次预测，取其平均值。
这对于 人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不 同时期拍摄的，使用的照相机不一样。 系统可以接受时间间隔较长的照片，并 能达到较高的识别率，在计算机中库藏 2300人的正面照片，每人一张照片，使 用相距 1--7 年、差别比较大的照片去查询， 首选率可以达到 50%，前 20 张输出 照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达 70% 18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家 攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。