参考自
https://github.com/shanren7/real_time_face_recognition
本人的项目代码
https://github.com/zouzhen/real_time_face_recognize
虽然名字相同，但里面的内容可是有很大的不同
由于不能满足当前的tensorflow版本，以及未能满足设计要求，进行了优化与重新设计
基于facenet的实时人脸检测
工作环境
- python 3.6
- tensorflow==1.9.0(可运行在无gpu版)
代码结构
real_time_face_recognize
- |—— model_check_point（保存人脸识别模型）
- |—— models（储存了facenet采用的神经网络模型）
- |—— detect_face.py(主要实现人脸的检测，同时返回可能的人脸框)
- |—— facenet.py（这里存储了facenet的主要函数）
- |—— real_time_face_recognize.py(实现了实时人脸检测)
运行
- 从 https://github.com/davidsandberg/facenet 中下载预训练的分类模型，放在model_check_point下
- 使用pip install requirements.txt安装需要的包，建议在virtualenv环境安装
- 在目录下新建picture文件，将需要识别的人的图片放入其中，每人放入一张清晰的图片即可
- 执行python real_time_face_recognize.py
分享到:
關鍵字: 人脸识别
