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PyImageSearch博主Adrian Rosebrock昨日發(fā)表博文，展示如何使用OpenCV的深度學(xué)習工具在小庫上進(jìn)行人臉識別。昨天是我們中國人的傳統佳節——中秋節，
Adrian推送博文時(shí)也喜不勝收，不過(guò)原因是他結婚啦！而且這篇博文使用的人臉數據正是來(lái)自他與新娘Trisha。
趕緊看看他們的秀恩愛(ài)照~

恭喜Adrian！原來(lái)秋天也是收獲愛(ài)情的季節~
言歸正傳，在這篇博文中，Adrian展示了如何使用OpenCV現有深度學(xué)習工具進(jìn)行人臉識別，主要流程包括：
1.人臉檢測，OpenCV使用Caffe訓練好的SSD檢測模型檢測人臉；

2.提取人臉嵌入特征，OpenCV使用OpenFace工程中的FaceNet模型提取深度學(xué)習人臉嵌入特征；

3.訓練人臉識別模型，使用scikit-learn中的SVM算法在人臉嵌入特征上訓練分類(lèi)器；
4.使用步驟3中訓練的模型在圖像和視頻中識別人臉。

作者收集的數據庫就是他們夫妻兩個(gè)人的照片，并增加了“unknown”類(lèi)來(lái)自電影侏羅紀公園的部分劇照。每類(lèi)只有6幅圖片。

看看效果

雖然庫很小，但還是能將這甜蜜小兩口認出來(lái)的。

不過(guò)也出現了一些看起來(lái)不太理想的情況。畢竟數據庫太小了。

作者又探討了下如何提高人臉識別系統的識別率：
1.收集更多的數據，作者推薦最少每人10-20張人臉圖像；

2.增加人臉對齊預處理，相當于包含旋轉、尺度、平移的人臉幾何歸一化；

3.調整超參數；
4.使用dlib的深度學(xué)習嵌入特征提取，嗯，dlib開(kāi)源的人臉識別模型比較強大。
參見(jiàn)：
http://blog.dlib.net/2017/02/high-quality-face-recognition-with-deep.html

為什么要在使用SVM分類(lèi)器而不是end-to-end訓練？
因為數據庫太小沒(méi)法訓練，通常的做法就是使用在大庫上訓練的人臉模型提取特征，使用傳統的分類(lèi)算法識別人臉。

Adrian在博文中說(shuō)“As I mentioned in the introduction to today’s face recognition post, I was just married over the weekend, so this post is a “gift” to my new wife .“
不知道作為程序員的妻子Trisha，收到這樣的禮物是不是很驚喜^_^

原博文地址：

https://www.pyimagesearch.com/2018/09/24/opencv-face-recognition/