face_encodings

`face_encodings`通常指的是面部编码（Face Encodings），这是一个计算机视觉和机器学习的概念，特别是在人脸识别技术中。它涉及到将人脸图像转换为数学上的特征向量，这些向量可以用来唯一地标识一个人。这些编码通常是高维的，比如128维或512维，是由深度学习模型（如人脸识别神经网络）从人脸图像中提取的特征。

在Python的库如`face_recognition`中，`face_encodings`函数就是用于计算图像中人脸的特征向量。给定一张包含人脸的图片，该函数会返回一个表示每张人脸的特征编码列表。这些编码随后可以用来比较不同人脸之间的相似度，或者用于识别任务。

相关问题

self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations)

这行代码是使用 face_recognition 库对一帧图像中的人脸进行编码。具体来说，它会检测图像中的人脸位置（使用 self.face_locations），然后提取每个人脸的特征向量（使用 face_encodings）。这些特征向量可以用于人脸识别任务，比如判断两张图像中的人脸是否是同一个人。

face_encodings原理

face_encodings函数是dlib库中的一个函数，用于计算人脸的特征编码。该函数基于深度学习模型，可以将输入的人脸图像转换为一个128维的向量，表示该人脸的特征。

具体原理是使用预训练的深度卷积神经网络（CNN）模型对输入的人脸图像进行特征提取。该模型经过大量的人脸图像训练，可以学习到人脸的共享特征，并将其表示为一个固定长度的向量。

在计算特征编码时，face_encodings函数首先使用dlib库提供的人脸检测器定位输入图像中的人脸区域。然后，它将位于人脸区域内的图像传递给深度学习模型进行特征提取。最后，模型返回一个包含128个浮点数的向量，表示输入人脸的特征编码。

这个128维特征向量具有一定的鲁棒性和可区分性，可以用于人脸识别、人脸比对等任务。通过比较不同人脸的特征向量之间的距离，可以判断它们是否来自同一个人。