face_recognition是世界上最简单的人脸识别库，使用 dlib 最先进的深度学习人脸识别技术构建。 该模型的准确率为 99.38%。二、获取人脸的128位数组编码 使用两个演员的脸测试，只用了这两张正脸进行识别，如果要识别准确，得准备多种角度的照片，才能比较精准。下面我们编写代码来获取上面图像的128位的描述信息。1、...
face_recognition人脸检测 勤菜鸟 Big Data & AI &Cloud Computing5 人赞同了该文章 导论 人脸检测是在图像中检测和定位人脸的能力,这是应用于人脸识别、人脸匹配、相机美颜等方面的第一步。最常见的三种人脸检测算法是Viola-Jones、方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)和卷积神经网络。 Viola-Jones...
将人脸的图像数据转换成128位向量,已知人脸的向量存入face_encodings数组,未知人脸的图像数据存入unknown_face_encodings数组。 face_recognition.face_encodings会返回图片中的所有的人脸的128位向量。单人照片只有一张人脸,所以face_recognition.face_encodings(image)[0]只取第一个元素。合影图片中包含了2张人脸,所以unkn...
cv2_img = cv2.imread(img_path)# 判断图片中是否存在人脸img_location = face_recognition.face_locations(cv2_img)ifnotimg_location:continue# 计算图片编码,多次编码可通过num_jitters设置重复计算次数,所用时间也会相应增加face_encode_list = face_recognition.face_encodings(cv2_img)# 取人脸列表中的第一张...
人脸识别(Face Recognition)是一种人工智能技术,用于将图像或视频中的人脸进行识别和认证。尽管人脸识别具有许多优点和应用场景,但也存在一些缺点。下面是人脸识别的缺点和类似的技术: 隐私问题:人脸识别涉及采集、存储和处理个人的生物特征信息,这可能引发隐私问题。人们可能对自己的脸部特征被收集和使用感到担忧,特别是在...
face_recognition可以识别人像的下巴,眼睛,鼻子,嘴唇,眼球等区域,包含以下这些个特征: facial_features = ['chin','left_eyebrow','right_eyebrow','nose_bridge','nose_tip','left_eye','right_eye','top_lip','bottom_lip' ] 利用这些特征属性,可以轻松的给人像“美颜” ...
face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。 face_recognition的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。 face_recognition可以产生...
与上篇通过摄像头动态识别人脸一样,先下载好opencv-python、face-recognition,这里因为使用的是照片对比的方式,特意使用tkinter画了一个简单的GUI方便操作。 在python 3以上版本tkinter是环境自带的,所以这里不需要安装 2.代码示例 importos importcv2 importnumpyasnp ...
1. face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例。 2. 基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。 1. 2. 二、 如何安装 ...