超简单而强大的人脸识别项目登上GitHub趋势榜

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_video_file.py

• 案例：通过树莓派摄像头举办人脸个数统计及人脸身份辨认

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_on_raspberry_pi.py

• 案例：通过赏识器HTTP会见收集处事器举办人脸辨认（必要安装Flask后端开拓框架）

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/web_service_example.py

• 案例：基于K最近邻KNN分类算法举办人脸辨认

https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/face_recognition_knn.py

关于 face_recognition的文章和教程

• 本项目作者写的一篇文章 Modern Face Recognition with Deep Learning:

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

• 首要内容：根基算法和道理

• Face recognition with OpenCV, Python, and deep learning by Adrian Rosebrock:

https://www.pyimagesearch.com/2018/06/18/face-recognition-with-opencv-python-and-deep-learning/

• 首要内容：怎样现实行使本项目

• Raspberry Pi Face Recognition by Adrian Rosebrock

https://www.pyimagesearch.com/2018/06/25/raspberry-pi-face-recognition/

• 首要内容：如安在树莓派上行使本项目

• Face clustering with Python by Adrian Rosebrock

https://www.pyimagesearch.com/2018/07/09/face-clustering-with-python/

• 首要内容：行使非监视进修算法实现把图片中的人脸高斯恍惚

人脸识此外道理

假如你想更深入相识人脸辨认这个黑箱的道理请读这篇文章：

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

本项目标人脸辨认模子是基于成年人的，在孩子身上结果也许一样平常。假如图片中有孩子的话，提议把临界值设为0.6.差异人种的辨认功效也许差异， 看wiki百科页面查察更多细节。

本项目是基于C++库dlib的，以是把本项目陈设在Heroku可能AWS的云端处事器上是很明智的。

为了简化这个进程，有一个Dockerfile案例，教你怎么把face_recognition开拓的app封装成Docker 容器文件，你可以把它陈设在以是支持Docker镜像文件的云处事上。

假如出了题目，请在Github提交Issue之前查察 常见错误 。

（编辑：湖南网）

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