Python基于MTCNN+FaceNet+SVM进行人脸识别项目实战 有视频讲解、代码（可运行）

使用MTCNN进行人脸识别，FaceNet进行特征提取的人脸识别系统源码 本项目为一个完整的人脸识别系统，该系统提供了如下功能：人脸识别、人脸特征提取、人脸对比

基于mtcnn+facenet网络实现简单人脸检测识别系统python源码+训练好的模型文件+项目说明.7z 这两个工程都是keras模型, 所提供的模型文件都只有权重没有网络结构, 我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件. 比如原先只有权重的模型文件pnet.h5, 生成含网络结构和权重的模型文件PNET.h5. 接着用keras2onnx工具把它(PNET.h5)转换成了onnx模型pnet.onnx, 其他胶水部分的逻辑没什么变化. 具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件. 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于MTCNN和Facenet的人脸识别

Face-Recognition：人脸识别算法在Keras当中的实现 目录 所需环境 Environment 文件下载 Download 使用方法 Usage 效果 Performance 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5

检测：Harr小波提取特征 + AdaBoost级联分类器 Harr小波：左右，上下，左中右，上中下，对角 ... 手动构建特征，特征数量很多，动辄几十万 集成学习：弱分类器构建强分类器 性能差，泛化能力弱 识别：EigenFaceRecognizer 特征脸识别算法 矩阵特征分解 PCA降维，计算距离，识别身份 性能差，泛化能力弱 检测：MTCNN 多任务卷积网络 三个简单的卷积网络的级联 置信度，外框，关键点 性能好，准确率高 .... 识别：FaceNet 人脸编码 特征提取器（embedding） 将人脸映射到128维空间，编码为一个向量 使用KNN、KMeans思想进行人脸距离度量、检索和聚类 性能好，准确率高 ...

资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建SVM人脸识别模型 7.模型评估 8.人脸图像随机测试 9.结论与展望

基于mtcnn和facenet的人脸识别，已经试验过了，可以直接运行

此项目是利用MTCNN进行人脸检测，之后使用FaceNet进行人脸识别，环境为TensorFlow+pycharm

1，小白做毕设参考 2，mtcnn+facenet进行人脸识别 3，活体检测 4，考勤管理（导入导出表啥的） 5，信息采集 6，注意！这个项目没有训练模型，我直接提取人脸特征存到数据库中，人脸识别时对比欧式距离。 7，数据库看我的文档或者图片照着建就行