用户可以使用 face_recognition.face_encodings 函数获取人脸的编码信息,然后使用 face_recognition.compare_faces 函数比较不同人脸的编码信息,判断它们是否匹配。 人脸识别与分类:除了基本的检测与匹配功能,Face Recognition 还提供了更高级的人脸识别与分类接口。例如,可以使用 face_recognition.face_names 函数为检测到的...
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations) 步骤四:人脸比对 最后,我们可以进行人脸比对,判断两张人脸是否属于同一个人: face_encoding1 = face_recognition.face_encodings(image1)[0] face_encoding2 = face_recognition.face_encodings(image2)[0] results = face_recognition.compar...
face_recognition原理 最近做实时人脸识别,用到了face_recogonition,老师让我们探索一下背后的原理。经过多番资料查询,发现改人脸识别模型是一个具有29个转换层的ResNet网络。之前也看到了有残差网络这一个概念。故有此记录。 ResNet概述 ResNet(Residual Neural Network)由微软研究院的Kaiming He等四名华人在15年提...
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations) 步骤四:人脸比对 最后,我们可以进行人脸比对,判断两张人脸是否属于同一个人: face_encoding1 = face_recognition.face_encodings(image1)[0] face_encoding2 = face_recognition.face_encodings(image2)[0] results = face_recognition.compar...