教你如何用Python做人脸识别，简单易学！

亦凉 2023-10-14 12:32 44阅读 0赞

Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学，代码十分简洁，它使用强制空白符作为缩进，这大大提高了Python的开发效率，使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言，并且Python还有许多强大的开源库，这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能，都有很强的支持能力。

### **01、人脸识别** ###

人脸识别是计算机视觉领域的典型，也是最成功的识别应用。

人脸识别可用于人机交互、身份验证、患者监护等多种应用场景。首先需要通过人脸检测找到画面中的所有人脸，通过使用HOG算法进行人脸检测，分析面部特征，HOG算法虽然可以检测出人脸，但无法对人脸进行识别，人脸识别的特征提取通过训练卷积神经网络，为每张人脸生成128个特征值，改特征向量可以很好的表示人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量进行人脸识别了。

![图片][353d0f828d661ec2e7aec0feb09ba12d.png]

### **02、HOG** ###

HOG的主要思想是：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布（即梯度的统计信息，而梯度主要位于边缘的地方）很好地描述。HOG特征检测算法的几个步骤：颜色空间归一化—>梯度计算—>梯度方向直方图—>重叠块直方图归一化—>HOG特征。如下图所示：

![图片][1d54f08327ded66c13ed8e0b6c3208b9.png]

### **03 Dlib** ###

Dlib中的人脸识别算法基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNNs）实现。其中，用于提取人脸特征的模型是一个带有128维输出的卷积神经网络，它使用ResNet架构（Residual Networks，残差网络）进行训练。

![图片][f2992dc1d674c869650e3de3deb6b101.png]

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