face_recognition 库实现人脸识别

1 简介

face_recognition 宣称是史上最强大，最简单的人脸识别项目。据悉，该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发，其强大之处在于不仅基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild，它含有从网络收集的 13,000 多张面部图像，准确率高达 99.38%。此外，项目还配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。简单之处在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。

1. face_recognition 基于 dlib 库实现，用深度学习训练数据，模型准确率高达99.38%；
2. github项目地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition

1.1 API 介绍

face_recognition 库只有 7 个 API 接口：

• load_image_file：将img文件加载到numpy 数组中
• face_locations：查找图像中所有面部和所有面部特征的位置
• batch_face_locations：批次人脸定位函数（GPU）
• face_landmarks：人脸特征提取函数
• face_encodings：图像编码转为特征向量
• compare_faces：特征向量比对
• face_distance：计算特征向量差值

2 安装

2.1 安装 face_recognition 库

pip3 install face_recognition

2.2 安装 dlib 库

【参考 dlib 安装 with cuda】