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图像算法应用6:半小时快速完成人脸检测及人脸识别

haoteby 2025-05-02 18:28 442 浏览

接着上一小节的人脸检测项目，本小节主要讲述一下工程化实现人脸的识别和匹配，希望可以帮助小伙伴们在超短的时间内完成全流程的开发工作。

1.人脸识别

上一小节我们通过python 实现了人脸检测，可以看到整体效果还是很不错的。

我们可以通过视频中人脸检测的情况，感受一下 ----》：实时人脸检测

2.人脸匹配

人脸匹配是就是把当前检测到的人脸，和数据库已知的人进行身份比较，根据置信度返回相似匹配结果，常用的实际例子，如人脸签到，人脸鉴证等。

人脸匹配的核心步骤是两步：

（1）检测人脸，并获得当前人脸的 face vector。这一过程包括人脸检测和人脸 feature map提取两步，feature map是基于人脸检测bbox、有特征提取器提取而来，后面会专门讲解。另外，数据库人脸也需利用特征提取器提取。

（2）将当前人脸 face vector 和数据库已知的人脸进行相似度比较，根据置信度获取最佳匹配结果。通常是进行余弦相似度计算，获得与数据库已知人脸最相似、即余弦相似度最大的人脸信息，然后根据置信度判断返回当前人脸判定结论。

余弦相似度的定义：又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。

运行：1）系统：wind10, cpu, x64，8GB内存；2）配置：python3.6, torch, opencv等；

本次示例选择了普京、易阳天玺、杨幂等10个数据库已知人和 20个干扰项（others）。

人脸检测 + 数据库匹配结果1：成功

人脸检测 + 数据库匹配结果2：成功

人脸检测 + 数据库匹配结果4：成功

人脸检测 + 数据库匹配结果5：失败，因为数据库没有凤姐的信息

3.项目工程

工程部分下次再分享。

备注：免费获取方法，请您发送私信：图像06

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opencv人脸识别算法

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