FaceNet使用记录（二）

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原创最新推荐文章于 2026-07-17 12:48:50 发布 425 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

FaceNet论文翻译《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》 Abstract 尽管最近在人脸识别领域取得了重大进展[10,14,15,17]，但是大规模有效地实施面部验证和识别对当前方法提出了严峻挑战。在本文中，我们提出了一个名为FaceNet的系统，它直接学习从面部图像到紧凑欧几里德空间的映射，其中距离直接对应于面部相似性... 阅读详情

FaceNet Github地址：链接
下载到自己的文件夹中，会有一个说明，需要下载哪些依赖库。

文件compare.py 是一个用于测量两个图片间欧式距离的库。
具体使用方法如下：
打开PyChram的Run，选择Run–>
文件classifier.py是用于分类人脸，用的是SVC。也有DBSCAN在contributed里面
MTCNN可以用来比较一个图片中是否有人脸。但是对于侧脸和眼睛遮挡的部分依然效果不好。另外，马赛克和低清晰度的图像对它影响较大。

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FaceNet实现人脸识别----自己训练数据集并测试 FaceNet（A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering）是一种基于深度学习的人脸识别技术，能够将人脸图像转化为高维特征向量，并通过计算特征向量之间的距离关系来进行准确的人脸比对和识别。本教程着重在于如何使用FaceNet来训练自己的数据集（以本人识别为例），并进行简单的测试。有关原理在之后课程介绍。使用FaceNet训练自己的数据集要经过以下步骤：配置环境方面采用keras=2.3.0、mtcnn=0.1.1、sklearn.anac 阅读详情

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