前言

本章内容主要介绍，通过face_recognition工具来识别目标图片对应所对应的相似的已知图片。

实验素材

已知图片	目标图片	名字
	23300534014891135650829996334.jpg 1275046_211423046_2.jpg	刘德华
	01300000201827122117943399504.jpg	张学友
	213123121.jpg 4323232.jpg	王命风 （博主）

实验结果

结果分析

• 要对比的图片夹图片均能匹配出所对应的人物
• 4323232.jpg对应3条记录，原因是图片中识别出3张人脸，由于已知图片并未存放对应的人物照片及对应的名字，所以查找相似的图片失败显示unknown_person

安装方法(ubuntu)

• python, pip安装

apt install python3-pip

• dlib编译环境安装

apt install cmake libboost-dev libboost-python-dev

• face_recognition安装

pip3 install face_recognition

使用方法

face_recognition --cpus -1 --tolerance 0.54 ./已知图片夹/ ./要对比的图片夹/

• cpus -1 含义为使用机器所有的cpu (python3.4版本以上)
• tolerance 匹配系数 默认0.6，值越小，匹配越严格
• 已知图片夹存放明确的人物图片
• 要对比的图片夹存放需要判别的图片

可应用场景分析

• 收罗几百几千张以上不同明星照片，然后做款自己最像哪位明星的应用
• 收集公司收集员工，学校收集学生等照片，做打卡？签到？应用
• 智能家居，安防方面应用
• 狗仔盯梢
• 当领导靠近工位时，识别出自动地立即地切换桌面/关闭某些程序
• …