用python实现人脸识别，小白也能上手，你还不会？

近年来，随着计算机视觉技术、大数据、人工智能、机器学习等技术的疾速发展，人脸识别技术在各国出现了爆发式增长，给人们的工作和生活带来了极大便利。根据全球第二大市场研究机构Markets and Markets年中发布的预测，2019年全球人脸识别市场规模预计为32亿美元，预计2024年将达79亿美元，市场的主要驱动力来自于各国政府、国土安全、金融、零售、医疗保健等服务领域。所以，我们今天来聊聊人脸识别技术。

part1：人脸识别的崛起

1.什么是人脸识别

人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。每逢谈到人脸识别技术，就会想到人工智能。近年来，人工智能的发展成为当代技术革命的一部分。可以说，计算机领域技术的发展，极大的带动了这场革命。

常常在想，人脸识别是如何做到的？这里面与复杂高级的数据建模，建立人脸各部分的数据模型密切相关。不过，说白了，其实也就是算法。算法的研究，成为推动智能发展的顶梁柱。

这里面涉及的比较多，无论是从深度学习，还是机器学习，人工智能，这里面的实现过程，想必都是十分复杂的。

在下知识面比较薄弱，不敢多言。不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。

2.人脸识别技术的应用和发展

谈到应用，我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁，目前，在学校公寓里面也有人脸识别的机器，我记得首先是收集了我们学生们的照片，应该是存入数据库的，我们学生的信息，包括学号，以及所在系等等，学校都是存入数据库的。

学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。

系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。

目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融等等。

人脸识别目前面临着一个难题是——对于明亮可能有点要求，像黑暗的环境就比较困难，还有面部本身黑色的人，也可能会有误差。但是，技术革命的发展也必将解决这一难题。只有你想不到的，没有做不到的。

应用前景：随着人工智能的兴起，更加高端的识别技术才是主流发展方向，无需接触、更加方便、直观的方式是未来方向，人脸识别具备无需被测者配合的特点，采集器扫过人脸就能进行对比，这在公安刑侦领域有着巨大的前景，在门禁安防领域，操作更加便捷的人脸识别也会更受欢迎。

part2：python人脸识别

1.导入库

python是一门强大的计算机编程语言，我们常常要用到python中的库，今天我们用到的库是需要安装的，因为不是python的内置库。

1:opencv-python
2: face_recognition

我们这里主要介绍通过控制台命令导入库，不过这里可能与一般情况下的固定格式的导入有所区别。

当然，你可以借用Pycharm，以及直接去网站上安装相应的包。我比较喜欢控制台命令，因为感觉Pycharm导入某些库是比较慢的。

导入opencv，这和python的版本是有区别的，我的是python3.7版本的。在控制台导入时，我们可以这样导入，opencv是依赖numpy的，我们一般这样导入：

首先，我们导入cmake,pip install cmake -i 镜像源：

目前国内的镜像源有如下：

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 华中理工大学 http://pypi.hustunique.com/simple/ 山东理工大学 http://pypi.sdutlinux.org/simple/

我们再导入opencv-python,这样导入 pip install opencv-python -i 镜像源 -trusted-host

trusted-host是代表信任该镜像源，这里主要针对可能出现不信任的提示的情况。

同理，我们导入face_recognition时，我们这样在控制台这样写：pip install face_recognition -i 镜像源 -trusted-host

这里可能会出现内存占用很大的问题，不过，等一会就好了

2.实现代码

此代码的目的是实现对图片中人脸的识别，并判断是否是同一张脸？是，则返回yes；否，则返回no。图片会显示出来，并显示划定人脸的位置框型。yes和no会在图片上方显示。

下面，展示一些内联代码：

我随便找了一张图，给大家简单演示下这个过程：

我们来看实现结果

我们看到结果是这两个人不是同一张脸，当然，这张图可能比较容易辨别。各位可以尝试难度比较大的。据说face_recognition库的识别率达到**99.5%**以上，这是保底了。

注意代码的指定容错率，这也是和结果很有关系的。

当然，对于视频动态图像也是可以的，我们python中也有调用摄像头的模块，以及也有可以将手机的摄像头将摄像头转换地址的，我们可以在代码中加入进来，调用摄像头并控制拍照片，这样就可以和这个结合起来，实现动态人脸识别。

我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然，也会有其他的编程语言实现人脸识别。说到底，还是调用库啊，会写库和算法的才是大佬，只会用方法的我还是有很多需要去学习。

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