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這里需要一個(gè)小抄： 人臉識別(Face Recognition)是一種依據(jù)人的面部特征(如統(tǒng)計(jì)或幾何特征等)，自動(dòng)進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)，又稱為面像識別、人像識別、相貌識別、面孔識別、面部識別等。通常我們所說的人臉識別是基于光學(xué)人臉圖像的身份識別與驗(yàn)證的簡稱。
人臉特征提取函數(shù)——face_landmarks face_landmarks( face_image , face_locations=None, model=“large” ) 給定一個(gè)圖像，提取圖像中每個(gè)人臉的臉部特征位置 參數(shù)： face_image ：輸入的人臉圖片 face_locations
早期的人臉識別技術(shù)與照片識別漏洞早期的人臉識別算法主要依賴于二維圖像分析，即通過對人臉圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行比對以確定個(gè)人身份。在這種情況下，如果使用高質(zhì)量的正面面部照片，確實(shí)有可能騙過一些簡單或者不完善的人臉識別系統(tǒng)，因?yàn)檫@些系統(tǒng)可能未包含活體檢測機(jī)制，僅比較靜態(tài)特征就做出決策。
facenet 進(jìn)行人臉識別測試 1.簡介：facenet 是基于 TensorFlow 的人臉識別開源庫，有興趣的同學(xué)可以扒扒源代碼：https://github.com/davidsandberg/facenet 2
圖片分辨率小于4096*2160，圖片中人臉像素大于40*40，建議120*120以上。為保證識別效果，人臉圖片建議要求如下光照大于200lux、無反光強(qiáng)光陰影現(xiàn)象。人臉無遮擋、整體清晰無拖尾抖動(dòng)等運(yùn)動(dòng)模糊。
此外，還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。 識別過程 （1）首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋（Faceprint）編碼貯存起來。 （2）獲取當(dāng)前的人體面像。
d函數(shù)即把人臉跟數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，輸出誤差值，當(dāng)誤差值在合理范圍內(nèi)時(shí)就認(rèn)為本公司員工，如果誤差太大就認(rèn)為不是。即相似度。實(shí)現(xiàn)這一功能就是用Siamese網(wǎng)絡(luò)。 下面是Siamese網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)： 對兩張圖像用一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，即卷積網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)都是相同的。
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人臉識別中用于描述人臉圖像的向量維數(shù)都比較高，因此牛人就想到了用PCA進(jìn)行降維。PCA算法簡單有效，目前依然是人臉識別的流行算法之一，也是基準(zhǔn)算法。
圖片人臉識別視頻人臉識別 概述 OpenCV 是一個(gè)跨平臺的計(jì)算機(jī)視覺庫, 支持多語言, 功能強(qiáng)大.
Serverless人臉識別應(yīng)用頁面
訓(xùn)練集與模型 我就選了不同人物十張照片，如果多一點(diǎn)會效果更好： 經(jīng)過訓(xùn)練后，把模型保存為：train_cnn_model.clf 測試效果 用使用好的模型進(jìn)行mp4測試:(當(dāng)然也可以修改為攝像頭） 視頻演示 b站：人臉識別
華為云提供了人臉識別（FRS）的SDK，您可以直接集成SDK來調(diào)用FRS的相關(guān)API，從而實(shí)現(xiàn)對FRS的快速操作。 該示例展示了如何通過java版調(diào)用FRS的API。
舉個(gè)很簡單的例子，假如在人臉識別中，底庫中有100個(gè)人，現(xiàn)在來了1個(gè)待識別的人臉（假如label為m1），與底庫中的人臉比對后將底庫中的人臉按照得分從高到低進(jìn)行排序，我們發(fā)現(xiàn)： 如果識別結(jié)果是m1、m2、m3、m4、m5……，則此時(shí)rank-1的正確率為100%；rank-2的正確率也為
@[TOC](python人臉識別) 人臉識別的崛起 什么是人臉識別 人臉識別是將采集到的數(shù)據(jù)信息,根據(jù)人臉特征信息進(jìn)行比對,從而辨識身份的技術(shù)。每逢談到人臉識別技術(shù)，就會想到人工智能，近年來，人工智能的發(fā)展成為當(dāng)代技術(shù)革命的一部分。
人臉識別提供了Web化的服務(wù)管理平臺，即管理控制臺，以及基于HTTPS請求的API管理方式。人臉識別以開放API的方式提供給用戶，用戶需要將人臉識別集成到第三方系統(tǒng)后才可使用。
VGG-Face： VGG 代表 視覺幾何組。VGG 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（VGGNet）是基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常用的圖像識別模型類型之一。VGG 人臉識別模型在流行的野外標(biāo)記人臉 （LFW） 數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了 97.78% 的準(zhǔn)確率。 Facenet： 該模型由谷歌的研究人員開發(fā)。
隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會認(rèn)同度的提高，人臉識別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。 1、企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識別防盜門等。 2、電子護(hù)照及身份證。中國的電子護(hù)照計(jì)劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實(shí)施。 3、公安、司法和刑偵。
HiLens只能做人臉識別場景么？
