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实现人脸识别“干货”

發布時間：2025/5/22 pytorch 179 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了实现人脸识别“干货” 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

前言

之前有新聞報道，素有“科技城”之稱的美國加利福尼亞州城市舊金山通過了一項“反科技”政策：禁止政府部門使用人臉識別技術。而且禁止的還是很徹底，任何警察，交管等部門都禁止使用。

大家都知道人臉識別對于尋找犯罪嫌疑人是非常厲害的，雖然是這個技術現在并不是很成熟。我們學習群都是人工智能愛好者，學習者，人臉識別其實是用到了圖像識別技術，根據一些特征來識別人臉的。就比如說手機上的人臉識別技術解鎖等，這些都是實實在在運用的我們的生活，且密不可分。今天和大家一起來分享一下：

人臉識別的原理

深度學習典型的一個模型應用就是人臉識別，利用深度神經網絡去訓練成千上萬的圖片，得到一個可以識別人臉的模型，華為的人臉檢測模型的識別精度和準確率在業界排名名列前茅。

人臉識別有三個步驟，第一步是找到圖片中的人臉：相機中的人臉檢測技術使用的就是二分類技術，一張照片首先被切割成一塊塊的圖像塊。然后每一個圖像塊都會經過人臉分類器去判別是否是人臉。如果找到人臉就返回對應的坐標值，并用線框圖標出人臉的位置。

第二步驟就是分析人臉的特征：

特征提取：則是讓機器"看得懂“，對人臉部分進行分析，得到人臉的相應特征，如五官司特征點，是否微笑，是否戴眼鏡等特征信息。

第三步就是人臉比對：

人臉比對：將前兩步得到的信息，被用于與人臉數據庫已經記錄的人像（如身份證照片，人臉庫）以一定的方法相比較，也就是解決"跟誰像"的問題。

面部識別將人臉進行標注，有左眼、右眼、左眉毛、右眉毛、鼻子、嘴巴、耳朵、輪廓。

人臉識別的步驟：（以華為云的文檔為例）

人臉檢測對輸入圖片進行人臉檢測和分析