人脸识别实现python,python实现人脸识别系统
python人脸识别的兴起人脸识别技术的应用和发展是怎样的？python人脸识别导入库实现代码
人脸识别的兴起什么是人脸识别
人脸识别是根据面部特征信息对采集的数据信息进行比对，从而识别身份的技术。每当我们谈论人脸识别技术时，我们都会想到人工智能。近年来，人工智能的发展已经成为当代技术革命的一部分。可以说，计算机技术的发展极大地推动了这场革命。
我经常思考人脸识别是怎么做的，这和复杂高级的数据建模以及人脸各部分数据模型的建立密切相关。说白了，其实就是算法，算法的研究成为推动智能发展的支柱。
涉及的很多，无论是从深度学习、机器学习、人工智能，实现过程肯定是非常复杂的。
我知识薄弱，不敢多说。不过可以肯定的是，你的人脸识别首先要把你的脸变成计算机可以识别的数据。人脸识别其实就是计算机中的数据识别。
人脸识别技术的应用与发展说到应用，我的第一印象就是手机上人脸识别的解锁。目前学校公寓里也有人脸识别机。我记得第一件事就是收集我们学生的照片，这些照片要存入数据库。我们学生的信息，包括他们的学号，院系等等，都是学校存储在数据库里的。学生进公寓需要人脸识别，机器会识别。系统有两种识别方式，一种是识别人像，一种是刷卡，会读取你自己的信息，与数据库中的信息进行比对。也是一种鉴定方式。
目前，从人脸识别技术在国内的应用来看，主要集中在三个领域：考勤与门禁、安防与金融等。目前，人脸识别面临着一个难题。可能会亮一点，但是在暗的环境下比较难，脸黑的人也可能会有误差。但是，技术革命的发展一定会解决这个问题。没有你想不到的，也没有你做不到的。
应用前景：随着人工智能的兴起，更高端的识别技术是主流发展方向，更便捷直观的无接触方式是未来方向。人脸识别具有不需要被测试者配合的特点，采集者通过扫描即可进行人脸比对，在公安刑侦领域有着巨大的前景。在门禁和安防领域，操作更便捷的人脸识别也将更受欢迎。
Python人脸识别导入库
Python是一种功能强大的计算机编程语言，我们经常使用python中的库。我们今天使用的库需要安装，因为它们不是python中的内置库。
1:opencv-python
2:人脸识别
这里主要介绍通过控制台命令导入库，但可能和一般的固定格式导入有所不同。当然也可以借用Pycharm，直接去网站安装相应的包。我更喜欢控制台命令，因为Pycharm导入一些库很慢。
导入opencv，不同于python版本。我的是Python版。在控制台导入过程中，我们可以像这样导入。opencv依赖numpy，我们一般是这样导入的。首先，我们导入cmake，pip安装cmake-i镜像源。
目前国内镜像来源如下：
阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科学技术大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣http://pypi.douban.com/simple/
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/清华大学
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/,中国科技大学
http://pypi.hustunique.com/simple/华中科技大学
山东理工大学http://pypi.sdutlinux.org/simple/分校
然后我们导入opencv-python，所以我们导入pip install opencv-python-I image source-trusted-host。
Trusted-host是表示这个镜像信任度的来源，主要针对可能出现不可信提示的情况。
同样的，当我们导入face_recognition的时候，我们在控制台中这样写：pip install face _ recognition-I mirror source-trusted-host。
这里可能有很大的内存问题，但是等一会就好了。
这个代码的目的是识别图片中的人脸，确定是否是同一张脸。如果是，则返回yes，否则返回no，图片显示为划定人脸的位置框。是和否将显示在图片的顶部。
下面是一些内联代码片段。
#导入sys #python内置库导入cv2 #计算机视觉领域导入face_recognition #人脸识别库，如果你看了图片，没错，图像矩阵#就是每张图片的rgb# 1。面部数据# 2。算法# 3。构建模型# 4。五号列车模型。测试模型# 6。上网用# 1读取Face _ image=Face _ recognition . load _ image _ file( e://1 . jpg )#读取图片# 28维五官数据Face _ encoding=Face _ recognition . Face _ encodings(Face _ image)# 3人脸位置Face _ locations=Face _ recognition . Face _ locations(Face _ image)#判断n=len(face_encoding)#如果超过一个人， 退出if n2: print(两个人以上)sys . exit()face 1=face _ encoding[0]Face2=face _ encoding[1]# 4比较阈值容错指定容错率，越小，结果越严格=face _ recognition . compare _ faces([face 1]，face 2， tolerance=0.5)if result==[true]:print(1)name= yes else:print(0)name= no # drawing for I in range(len(face _ encoding)):face _ encoding=face _ encoding[I]face _ location=face _ locations[I]top，right，bottom，left=face _ location #帧图像位置颜色粗细cv2.rectangle(face_image，(left，top)，(right，bottom)，(0，255，0)，2) # write cv2.puttext (face _ image，name，(left 2))face _ image _ RGB=cv2 . CVT color(face _ image，cv2 . color _ bgr 2 RGB)# show image cv2 . im show( output ，face _ image _ RGB) #防止闪退cv2.waitKey(0)我找了一张随机图片给大家简单演示一下这个过程。
再来看实现结果。
我们看到结果就是这两个人不是同一张脸。当然，这张图可能更容易分辨。你可以试试更难的。据说face_recognition数据库的识别率在99.5%以上，有保障。
注意代码规定的容错率，这也和结果密切相关。
当然，视频动态图像也是可以的。我们在python中还有一个调用摄像头的模块，还有一个可以改变手机摄像头地址的模块。我们可以把它加入到代码中，调用相机，控制拍照，这样就可以和这个结合起来，实现动态人脸识别。我们可以有这个想法。这里只是简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他编程语言来实现人脸识别。后面我会写动态照片人脸识别。到最后，它仍然在调用库。会写库和算法的才是老大。那些只会用方法的人，我还有很多要学的。
毕竟我见识不广。希望大家指正。我期待与你们一起进步。
- jgdabc
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