本文介绍了使用Dlib库在Win10环境下实现的人脸验证系统。该系统在LFW数据集上进行了测试，并实现了每帧2~3秒的处理速度。文章详细探讨了系统的运行环境、耗时情况及实验结果，并提出了一些改进方向。
Dlibr人脸验证：
运行平台：win10 +VS2017、Debug模式（release下使用自己编译好的release版本的openblas的库，测试openblas库就报错，可能和vs的配置有关，一直没解决）
耗时：2~3Sper frame ，每次验证需要先进行人脸检测，检测耗时比较长。
硬件平台：
实验使用LFW数据集，采用其200对正样本，200对负样本，图像大小统一为250x250，RGB三通道（有的图像中有多张人脸，造成结果的样本验证对数增加）
ROC曲线：
选择阈值为0.6 ，其阈值即一对人脸间的差值：
大于0.6即为不是一个人脸，小于0.6即为同一个人
不足之处：
1. 对于本次实验，测试样本量有点少，之后考虑加大样本量；
2. 另还未解决release模式下，openblas的使用问题，使用CMAMKE编译的release版本的openblas测试，出现应用程序无法正常启动(0xc000007b)
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