“夫妻相”指的是夫妻之间面容相似的现象。有研究认为：两个人在一起生活得久了,表情动作彼此模仿,会越来越像。其实是因为大多数人都珍爱自己，看到跟自己相像的人格外顺眼，从一开头就是拿自己当范本选择另一半。“夫妻相”的大抵意思是因为常常接触，心灵相倾，习惯趋同，相同的作息、肠道菌落交换等相互影响，以致到了面容相像。

尽管上述描述在当今心理学、生物学方面有争议，但是大多数人还是比较认同“夫妻相”这一说法的。

基于此，本文利用Python+深度学习+计算机视觉，帮你10分钟打造一个“刷脸测试夫妻相”Demo出来。

夫妻相度量

基于预训练深度学习模型提取的特征相似度表达 :

基于几何特征（Facial Landmarks）相似度表达：

其中x a i 代表人脸a 在第i 维的特征值。在这里一共提取了10个特征维度：脸部信息（宽度+高度）、两眼之间距离、眉毛信息（宽度+高度）、眼睛信息（宽度+高度）、鼻子到眼睛中心垂直距离、嘴巴信息（宽度+高度）。

人脸综合信息特征相似度表达：

数据采集

接下来就是采集正负样本，从而来确定超参数

的过程。其中，对正负样本的定义如下：

正样本：为大众所熟知的、模范夫妻代表（例如梁家辉和江嘉年，周杰伦和昆凌）。

负样本：为大众所熟知的、有出现“时常争吵、家暴、出轨”等现象的夫妻代表（例如......例子太多，就不例如了）。

编写Python爬虫采集大量图片，利用MTCNN框选人脸区域，dlib做68点的facial landmarks localization。

得到的例子如下：

Fig. 2 检测后图片

蓝色框框代表男性，红色框框代表女性。（注：性别识别部分来源于正在水的一篇Multi-Task Learning的Paper，暂时先不作介绍，直接拿来用就行了~）

算法检测出杰伦和昆凌的夫妻相指数为0.77。

当然，你也可以测一下自己和 男(女)朋友 的夫妻相指数。

声明

“夫妻相检测”可以看作是一个 Facial Feature Representation Extraction + Metric Learning 问题，因此关键就是如何获取对人脸更加 discriminative 的特征表达，以及更好的相似度度量。

本文纯属娱乐，若要追求学术上的严谨，请阅读CVPR/ICCV/ECCV/ICLR/NIPS上的Paper。

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