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深度学习-48-AI应用实战之基于face_recognition的人脸识别

news 2026/4/1 7:03:14

文章目录

  • 1 人脸识别
    • 1.1 识别原理
    • 1.2 应用场景
  • 2 python实现人脸识别
    • 2.1 windows安装face_recognition
    • 2.2 安装问题及解决
  • 3 使用示例
    • 3.1 人脸区域检测
    • 3.2 对齐与编码
    • 3.3 人脸匹配
    • 3.4 信息录入
  • 4 附录
    • 4.1 函数cv2.rectangle
    • 4.2 参考附录

1 人脸识别

通过图片或者摄像头的方式，将识别到的人脸与数据库中的人脸信息进行匹配，然后将匹配到的人员信息，显示在软件界面中，人脸识别也可以通过图片或者摄像头的方式进行匹配识别。

1.1 识别原理

多数人脸识别都包含如下几个流程：人脸检测(Face Detection)、人脸对齐(Face Alignment)、人脸表示(Face Representation)和人脸匹配(Face Matching)。
(1)人脸检测 Face Detection
从输入的图像中检测到人脸区域，并返回人脸包围框的坐标。
(2)人脸对齐(人脸配准)Face Alignment
从提取出的人脸区域中检测到人脸特征点，并以特征点为依据对人脸进行归一化操作，使人脸区域的尺度和角度一致，方便特征提取与人脸匹配。

人脸对齐的最终目的是在已知的人脸方框中定位人脸的精准形状，主要分为两大类：基于优化的方法和基于回归的方法。

这里基于回归树的人脸对齐算法是Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan于CVPR2014年发表的人脸特征点识别方法，是一种基于回归树的人脸对齐方法，这种方法通过建立一个级联残差回归树（GBDT）来使人脸从当前形状一点点回归到真实形状。

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