tensorflow 实现人脸识别（facenet）

1.获取数据集（LFW）

http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

2.下载facenet并配置

 1）git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git

 2）cd facenet/

 3）pip install -r requirements.txt

 4）export PYTHONPATH=$(pwd)/src

3.处理数据集（对齐数据集）

执行下面命令

1）cd facenet

2）python src/align/align_dataset_mtcnn.py ~/datasets/lfw/raw ~/datasets/lfw/lfw_mtcnnpy_160 --image_size 160 --margin 32 --random_order --gpu_memory_fraction 0.25

图片较多需要等一段时间

4.下载模型文件

https://github.com/davidsandberg/facenet

选择pre-trained models

下载20170512-110547（MS-Celeb-1M数据集训练的模型文件）

然后解压

放在一个文件夹下 mkdir ~/models以便后面路径寻找

5.在lfw数据集上面进行验证

1)cd facenet

2） python src/validate_on_lfw.py ~/dataset/lfw/lfw_mtcnnpy_160 ~/models/20170512-110547

即可

accuracy:0.993+-0.004

validation rate:0.97400+-0.01380 @ FAR=0.00100

Area Under Curve(AUC):0.999

Equal Error Rate(EER):0.008