facenet 进行人脸识别测试
1.简介:facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库,有兴趣的同学可以扒扒源代码:https://github.com/davidsandberg/facenet
2.安装和配置 facenet
我们先将 facenet 源代码下载下来:
git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git
在使用 facenet 前,务必安装下列这些库包:

或者直接移动到 facenet 目录下,一键安装
pip install -r requirements.txt
3.下载 LFW 数据集
LFW 是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的。它包含13233张图片,共5749人,其中4096人只有一张图片,1
本文介绍了如何使用facenet库进行人脸检测和识别,包括安装配置、预处理LFW数据集、调整图像尺寸、评估预训练模型在CASIA-WebFace数据集上的性能,并展示了识别精度高达97.7%的结果。尽管在运行过程中遇到一些错误,但整体过程揭示了facenet在人脸识别领域的应用。
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