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zj19941113/Face_Recognition_dlib

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Face_Recognition_dlib

环境

  1. Ubuntu 16.04
  2. opencv 3.0 for python3.6 pip install opencv-python
  3. dlib 19.16

编译dlib库出现问题,可参考这篇:https://blog.csdn.net/ffcjjhv/article/details/84660869

模型下载

人脸关键点检测器 predictor_path="shape_predictor_68_face_landmarks.dat
人脸识别模型 face_rec_model_path = "dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat
含人脸库candidate-face中人脸不同表情的测试数据集 test-face.zip 解压后与上述文件均置于根目录下
下载地址 : 百度云盘 https://pan.baidu.com/s/1h01sfvf5KWU6_7c2-i5HTQ

运行

运行 python candidate_train.py 获得人脸库特征信息,存储在candidates.npycandidates.txt
运行 python facerec_68point.py 得到识别结果all-face-result.jpg
运行 this_is_who.py 进行在test-face文件夹中的批量测试,测试结果存于faceRec文件夹,识别错误结果存于faceRec_ERROR ,不设相似度阈值时识别正确率为0.99469,但是这里寻找的是与数据库中最相似的人脸,加入相似度阈值使非数据库中的人显示unknown,相似度阈值is_not_candidate=0.5时,准确率0.976127,相似度阈值is_not_candidate=0.6时,准确率0.986737,但是将unknow识别为人脸库人脸的可能性会升高。
运行 this_is_who_camera.py 打开摄像头进行实时的人脸识别

补充

  1. 每次人脸库candidate-face中加入新的人脸数据,均需运行python candidate_train.py
  2. 最近的项目是在红外人脸图像上进行的,人脸不太清晰,如果是正常摄像头效果应该会更好

运行结果


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