柏拉图工作室-AI学科

项目整体流程图：简单简述一下你做的人脸识别项目的整个流程？首先利用dlib进行人脸的数据集采集和建立通过摄像头采集人脸图像建立人脸图像的label信息建立个人人脸数据库数据库初始化数据库的初始化具体执行的过程就是：遍历数据库中所有的图片。检测每个图片中的人脸位置。利用mtcnn将人脸截取下载。将获取到的人脸进行对齐。利用facenet将人脸进行编码。将所有人脸编码的结果放在一个列表中，同时也会将它们的名字放入列表中，这两个列表中的相同位置的元素都是对应

安装pandas和pillowpip install pandas pillow操作步骤：使用Face_extraction.py文件来通过摄像头自动获取脸部训练数据集数据备注：采集的数据会保存在dataset的images文件夹下。（在dataset的images文件夹下会创建名字文件夹）运行create_dataset：用于生成人脸数据库运行evaluation_test：评价程序，用于绘制模型ROC曲线，测试文件使用了agedb_30.bin人脸数据库运行predict：

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1.创建FaceNet虚拟环境conda create --name FaceNet python=3.52.进入 FaceNet虚拟环境，conda deactivate退出 FaceNet虚拟环境windows：conda activate FaceNetLinux/Mac：source activate FaceNet退出环境：windows：conda deactivate FaceNetLinux/Mac: source deactivate FaceNet3.安装Tensorfl

本教程侧重实践操作，在作人脸识别时，训练MTCNN的操作命令和一些注意事项。1.创建MTCNN虚拟环境：conda create --name MTCNN python=3.62.进入MTCNN虚拟环境，conda deactivate退出 MTCNN虚拟环境：windows：conda activate MTCNNLinux/Mac：source activate MTCNN退出环境：source deactivate MTCNN3.安装Tensorflowconda install t