本文于infoq.com，介绍了人脸检测与人脸识别，MTCNN模型，MTCNN模型推理，FaceNet模型，FaceNet模型推理等。人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数量冗大、姿势多样包括俯拍人脸、戴帽子口罩等的遮挡、表情夸张、化妆伪装、光照条件恶劣、分辨率低甚至连肉

本文于infoq.com，介绍了人脸检测与人脸识别，MTCNN模型，MTCNN模型推理，FaceNet模型，FaceNet模型推理等。人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数量冗大、姿势多样包括俯拍人脸、戴帽子口罩等的遮挡、表情夸张、化妆伪装、光照条件恶劣、分辨率低甚至连肉

这是facenet实时人脸识别的训练模型权重，使用方法可以查看我的博客/

Github搬运识别模型，可用于FaceNet网络中的人脸识别，对模型进行更换。Github搬运识别模型，可用于FaceNet网络中的人脸识别，对模型进行更换。

facenet最新的预训练模型20180408-102900，从谷歌云盘直接搬运过来的！

facenet模型、预训练模型； github：https://github.com/davidsandberg/facenet

网络模型，已经过训练，精度达到大于99%，facenet模型

facenet 模型 github上运行facenet 时必须的model原型 本人下载好了

c++简单调用 facenet模型,并对比欧式距离.使用了opencv做人脸检测.其中一些参数暂时写死了.目前的效果一般般.因为 opencv对人脸的不同姿态检测并不是太准.(暂时依赖于Qt的QString 和 QImage )

facenet训练好的模型 20170512-110547，用于tensorflow FaceNet人脸识别