基于深度学习神经网络人脸识别系统

  第一步：建立人脸数据库

收集人脸数据这一部分比较简单，想识别谁就要收集谁的照片，注意图片里面只能出现他一个人的脸，尽量收集不同视角的人脸以提高准确率，本文是用dlib库进行人脸采集

# Dlib 正向人脸检测器 / Use frontal face detector of Dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# Dlib 人脸 landmark 特征点检测器 / Get face landmarks
predictor = dlib.shape_predictor('data/data_dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# Dlib Resnet 人脸识别模型, 提取 128D 的特征矢量 / Use Dlib resnet50 model to get 128D face descriptor
face_reco_model = dlib.face_recognition_model_v1("data/data_dlib/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")

第二步：搭建模型

本文利用resnet50模型来获取128个人脸特征，其网络结构如下：

这一步代码，我们阔以不用自己训练，阔以用训练好的模型：

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