dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。 (说明:ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络,获得了 ImageNet 2015 冠军,通过让网络对残差进行学习,在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。) ///
这一步骤是后续处理的基础。 特征提取:检测到人脸后,dlib会利用人脸特征提取器(如shape_predictor_68_face_landmarks.dat)来提取人脸的关键特征点(如眼睛、鼻子、嘴巴等)。这些特征点不仅用于定位,还作为后续特征编码的依据。 特征编码与比对:通过dlib的人脸识别模型(如dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat)...
detector = dlib.get_frontal_face_detector() ## 加载特征点提取模型 predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat' predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) ## 加载面部识别模型 face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat' facerec = dlib.face_recognitio...
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络,获得了 ImageNet 2015 冠军,通过让网络对残差进行学习,在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。 1、前期准备 shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v...
0.Dlib人脸特征检测原理 提取特征点:请参考 首选抓取多张图片,从中获取特征数据集和平均特征值然后写入csv文件 - 计算特征数据集的欧式距离作对比:首先使用Opencv库将摄像头中的人脸框出来,再将摄像头中采取到的人脸特征值与数据集中的每个人的特征均值作对比,选取最接近(欧氏距离最小)的值,将其标注为欧氏距离最小...
cv2.waitKey(3)#第一步,人脸检测,获取位置face_locations =face_recognition.face_locations(img)#提取人脸区域的图片并保存src_faces =[]for(i, rect)inenumerate(face_locations): (x, y, w, h)=rect_to_bbox(rect) detect_face= img[y:y + h, x:x +w] ...
所有文件都可以在以下网址下载:http://dlib.net/files/ <http://dlib.net/files/> 。然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸,最好是正脸。放到girls文件夹中。 这里,shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别...
其次,在 Wild benchmarks 基准的人脸识别任务上,据说它能实现 99.38% 的准确性,这听起来是很不可思议的。再者,现在一些流行的人脸识别库 face_recognition 和 openface 在底层都使用 dlib 库,因此它在该任务上会是一个非常好的选择。 ▌安装依赖项 一旦框架确定下来,那么我们要如何在机器上开发并部署这个项目呢?
face_rec_model=dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")# 加载人脸图像并转换为灰度图 img=cv2.imread("此处改为需要进行识别的图")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测人脸 faces=detector(gray)forfaceinfaces:# 提取人脸特征点 ...