前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是银行人脸识别功能，但是我们可以仔细想想员工人脸识别管理，海关身份证系统的应用场景对身份的验证功能其实并没有商家吹嘘的那么重要，打个比方说员工上班的时候刷脸如果失败了会怎样，是不是重新识别一下，如果还是误识别，或是识别不出，是不是就干脆刷卡或是其他方式登记上班，然后骂一句他娘的，本人那

百度云地址，dlib人脸特征库分类器，194点，由helen 库(2000张)训练而成 dlib人脸特征库分类器，194点，由helen 库(2000张)训练而成 dlib人脸特征库分类器，194点，由helen 库(2000张)训练而成

0.引言 利用python开发，借助Dlib库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比，达到人脸识别的目的； 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地，然后提取构建预设人脸特征； 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值，然后计算该人的128D特征均值； 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值，计算欧氏距离，判定是否为同一张人脸；　　 人脸识别 / face recognition的说明： wikipedia 关于人脸识别系统 / face recognition system 的描述：theywork by comparing s

0.引言 利用python开发，借助Dlib库进行人脸识别，然后将检测到的人脸剪切下来，依次排序显示在新的图像上； 实现的效果如下图所示，将图1原图中的6张人脸检测出来，然后剪切下来，在图像窗口中依次输出显示人脸； 实现比较简单，代码量也比较少，适合入门或者兴趣学习。 图1 原图和处理后得到的图像窗口 1.开发环境 python:　　3.6.3 dlib:　　　 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv 2.设计流程 工作

dlib人脸特征库分类器，194点，由helen 库(2000张)训练而成，共三部分.

实现流程 从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样） 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听，按下”d”键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。 然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼

使用dlib实现人脸识别，追踪。写成的中人脸识别模块。 实施对话系统：end-to-end的文本生成式模型，适用于闲聊；在问答式的对话里，针对性强，一般会采用检索匹配+知识图谱的方式

sex_classifier_dlib_transfer_learning 使用dlib人脸识别模型作为特征提取器的性别分类器的简单演示 通过使用dlib人脸识别模型，我们可以使用sklearn ML框架进行转移学习以对人脸性别进行分类。 由于缺乏公开的亚洲性别数据集，该过渡数据集全是亚洲人。 但是，我有很多私人照片，因此我不会共享数据集。 如果您自己被trainig迷住了，则可以使用Google照片搜寻器下载图像并标记自己的名字 如果您想使用，我还提供了简单的预训练模型。 这是评估指标 precision recall f1-score su

人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，有点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。对于dlib人脸检测方法 ，效果好于opencv的方法，但是检测力度也难以达到现场应用标准。 MTCNN是基于深度学习的人脸检测方法，对自然环境中光线，角度和人脸表情变化更具有鲁棒性，人脸检测效果更好；同时，内存消耗不大，可以实现实时人脸检测。 代码如下： from scipy import misc impo

dlib人脸识别需要的2个文件：dlib_face_recognition_resnet_model_v1和shape_predictor_68_face_landmarks