opencv 人脸识别_重点来了!python+opencv+dlib人脸识别,精度百分之99以上(四)

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人脸关键点检测

此文继昨天的指纹识别。

一、人脸识别的详细设计

本文人脸识别的实现方法主要有以下几个步骤:

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①当用户成功录入指纹后,将收集用户的人脸信息,并取占比最大的人脸;

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②将图像进行灰度处理;

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③采用人脸识别模型(dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat)和人脸关键点检测器(shape_predictor_68_face_landmarks.dat),得到待识别人脸相片的特征值,并与数据库中已存在人脸特征数据进行对比,若不存在,则以日期+姓名+id+人脸特征值作为一行数据写入数据库;若存在,则自动销毁视屏窗口。

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存在则销毁窗口

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不存在则写入数据库

④ 当指纹签到成功时,进行人脸签到类似人脸录入,签到的关键函数为:

def return_euclidean_distance(feature_1, feature_2):计算待识别人脸相片的特征值和特征值库的欧式距离,feature1和feature2就是两个人脸的特征数据,出口参数是判定的结果,如果欧式距离大于0.4则判为两人脸不同,不大于判为两人脸相同。

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根据已知和得到的人脸特征数据计算欧氏距离

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