face_recognition:with我自己的深度神经网络人脸识别
人脸识别
这个仓库是使用TensorFlow 2.0框架，并基于 论文上完成的，其中主要分为四大块：人脸检测、人脸矫正、提取特征和特征比对。各个模块的大小和在我的 17 款 macbook-pro 的 CPU 上跑耗时如下：
人脸检测：使用的是 mtcnn 网络，模型大小约 1.9MB，耗时约 30ms；
人脸矫正：OpenCV 的仿射变换，耗时约 0.83ms；
提取特征：使用 MobileFaceNet 和 IResNet 网络，耗时约30ms；
特征比对：使用曼哈顿距离，单次搜索和完成比对耗时约 0.011 ms；
注册人脸
注册人脸的方式有两种，分别是:
打开相机注册:
$ python register_face.py -person Sam -camera
按 s 键保存图片，需要在不同距离和角度拍摄 10 张图片或者按 q 退出。
导入人脸图片:
保证文件的名字与注册人名相
文件下载
资源详情
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