Recognition：mat模型的简介、安装、使用详细攻略

一、识别有关概念讲解

1、关于imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型简介

Stanford CS20SI公开课里的一个神经网络style_transfer小模型的时候,用到了vgg pretrained模型，VGG-Net的结构图，来自论文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORK SFORLARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》，发表于ICLR 2015上，比较起ALEXNET,VGG对图片有更精确的估值以及更省空间。包含了卷积层、池化层、全连接层、soft输出层等。更多详细内容见参考博客

模型下载imagenet-vgg-verydeep-19.mat

二、识别有关函数讲解

compare_faces函数
利用两个向量的内积来衡量相似度，compare_faces函数就是根据阈值确认是否是同一人脸，其中tolerance参数是控制阈值的，tolerance值越低越严格，默认为0.6。