利用 face_recognition 包进行人脸特征提取与识别，实现一对一、一对多识别

最新推荐文章于 2024-07-08 22:42:16 发布

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#python #人脸识别

本文探讨了face_recognition库在人脸识别中的应用，包括图像比对的精度调整、多人脸识别、特征标注以及多照片距离分析。重点介绍了如何通过设置tolerance值提升识别准确性和多人脸库的匹配策略。

face_recognition是一个轻量化的人脸识别包，能识别出人脸的眉毛、鼻子、嘴巴、眼睛等特征点，进行计算两张脸的距离，比较两张脸是否为同一个人等功能。

一、两张图像进行比较

取两张照片进行图像比对，确认是否同一个人，在进行比较时，发现两个不同的人比对结果为同一个人，原因是没有设定较为严格的阈值，需在

results = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding)

在程序中添加 tolerance，值越小，精度越高，官方说法是tolerance=0.6是最优的，但是我用来识别时发现出现识别错误，需设定为更小的值，tolerance<0.5 时较优。

results = face_recognition.compare_faces([my_face_encoding], unknown_face_encoding,tolerance=0.1)

完整代码

import face_recognition
 
picture_of_me = face_recognition.load_image_file(r"C:\Users\lenovo\Desktop\1.jpg")
my_face_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_me)[0]
 
# my_face_encoding now contains a universal 'encoding' of my facial features that can be compared to any other picture of a face!
 
unknown_picture = face_recognition.load_image_file(r"C:\Users\lenovo\Desktop\

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