keras实现人脸识别
时间: 2023-08-09 22:04:13 浏览: 61
引用\[1\]: 这篇文章介绍了如何使用Keras搭建人脸识别平台,其中使用了Retinaface和Facenet两个模型。首先,通过Retinaface模型对人脸进行检测和对齐,然后利用Facenet模型对对齐后的人脸进行编码。接下来,将实时图片中的人脸特征与数据库中的进行比对,计算距离来判断相似度。最后,根据距离和门限值判断人脸识别的成功与否。\[1\]
引用\[2\]: 在人脸比对过程中,需要对实时图片中的每一个人脸进行循环操作。首先获取实时图片中的每一个人脸特征,然后将每一个人脸特征与数据库中的所有人脸进行比较,计算距离。如果距离小于门限值,则认为其具有一定的相似度。接着获得每一张人脸在数据库中最相似的人脸的序号,并判断这个序号对应的人脸距离是否小于门限值,如果是,则认为人脸识别成功,即为这个人。\[2\]
引用\[3\]: 在使用阶段,facenet的流程如下:首先输入一张人脸图片,然后通过深度卷积网络提取特征,接着进行L2标准化,最后得到一个长度为128的特征向量。在人脸识别时,只需要计算人脸特征的EMBEDDING,然后计算距离并使用阈值判断两张人脸照片是否属于相同的个体。\[3\]
综上所述,使用Keras实现人脸识别的过程包括人脸检测和对齐、人脸编码、人脸特征比对和判断。通过Retinaface和Facenet模型,可以实现对人脸的准确识别和匹配。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [聪明的人脸识别2——Keras 利用Retinaface+Facenet搭建人脸识别平台](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/110387914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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