• 人脸识别的基本过程


    1.人脸的68个基本特征点,判断68个点是否完整。

    2.人脸detect:

      定位人脸在图像中的位置,人脸矩形框。

    3. 人脸 shape predictor。

      找出眼睛,眉毛,鼻子,嘴巴的具体特征。

    4. 人脸对齐 alignment

      通过几何变换出一张标准的脸。

    5. 人脸识别。

      在对齐的人脸中提取128维的特征向量。根据特征向量间的距离来进行判断识别。

    6. 活体检测的实现。

     

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    dlib 库的安装。

    除了要安装 cmake ,等之外。

    很重要的是需要安装  Visual Studio (2019)

    #!/usr/bin/env python
    # !_*_ coding:utf-8 _*_
    
    import dlib
    # 安装scikit-image----->skimage
    from skimage import io
    
    # 获取脸部检测器,这个检测器包含了脸部检测的算法
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    # 创建一个win的Windows窗口
    win = dlib.image_window()
    # 利用io读取一张照片
    img = io.imread('imgs/qsz001.jpg')
    # 利用脸部检测器读取待检测的图像数据,第二个参数 1 代表读取照片像素并放大1倍,
    # 以便能够收集到更多的照片细节,返回结果是一组人脸区域的数组(矩形框)
    dets = detector(img, 1)
    # 把照片设置在窗口上
    win.set_image(img)
    # 在窗口上添加检测到的人脸矩形框
    win.add_overlay(dets)
    # 按enter继续
    dlib.hit_enter_to_continue()
    

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xuwenwei/p/14541373.html
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