python3.9人脸识别

### 使用FaceNet在Python 3.9中构建人脸识别系统

为了实现在Python 3.9环境中的人脸识别功能，可以采用预训练好的深度学习模型——FaceNet。该模型通过三元组损失函数(triplet loss function)[^1]来优化网络参数，从而使得同一个人的不同照片之间的嵌入(embedding)距离尽可能小，而不同人的照片之间则保持较大的距离。

#### 安装依赖包
首先需要安装必要的库文件，包括但不限于`tensorflow`, `keras`, 和`facenet-pytorch`等。可以通过pip工具完成这些操作：

pip install tensorflow keras facenet-pytorch mtcnn opencv-python

#### 加载预训练模型并提取特征向量
接着加载已经训练完毕的Facenet模型，并利用其对输入图像进行处理得到固定长度(通常是128维)的脸部描述子(face descriptor)，这一步骤对于后续的身份验证至关重要。

from facenet_pytorch import InceptionResnetV1, fixed_image_standardization
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

def get_embedding(img_path):
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((160, 160)),
        np.float32,
        transforms.ToTensor(),
        fixed_image_standardization
    ])

    img = Image.open(img_path).convert('RGB')
    tensor_img = transform(img).unsqueeze_(0)

    resnet = InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval().to(device)
    with torch.no_grad():
        embedding = resnet(tensor_img.to(device))
        
    return embedding.cpu().numpy()[0]

上述代码展示了如何定义一个简单的辅助函数用于获取给定路径下图片对应的128维脸部特征向量。

#### 实现基本的人脸匹配逻辑
最后，在拥有两个人物的照片之后就可以比较它们各自的特征向量间的欧氏距离(Euclidean distance), 如果这个数值小于某个阈值，则认为两张图像是同一人；反之则是不同的个体。

import numpy as np

def compare_faces(embedding_1, embedding_2, threshold=0.7):
    dist = np.linalg.norm(embedding_1 - embedding_2)
    return True if dist < threshold else False

这段脚本提供了一种简易的方法来进行两个已知身份间的一对一比对。