解释这段代码： matches = face_recognition.compare_faces(self.known_face_encodings, face_encoding) name = "Unknown"

这段代码的功能是进行人脸识别，其中self.known_face_encodings是已知的人脸图片的特征向量列表，face_encoding是待识别的人脸图片的特征向量。函数face_recognition.compare_faces返回一个列表，列表中每个元素代表一个已知人脸图片是否与待识别图片匹配，True代表匹配，False代表不匹配。matches就是这个列表。如果matches中有True值，则代表已知列表中有与该待识别图片匹配的照片，那么name就是这个匹配照片对应的人物名字。如果matches中全是False值，则代表该待识别图片没有匹配的已知人脸图片，那么name就是"Unknown"。

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解释这段代码： face_distances = face_recognition.face_distance(self.known_face_encodings, face_encoding)

这段代码的作用是计算一个人脸编码与已知人脸编码之间的欧几里德距离。更具体地说，它计算给定脸部编码和已知脸部编码之间的 L2 距离。它用于人脸识别系统的算法中，以比较两个人脸之间的相似性。在这段代码中，`self.known_face_encodings` 是一个已知的人脸编码数组，而 `face_encoding` 是一个待比较的人脸编码。`face_distances` 变量将包含一个包含编码之间距离的数组，假设 `self.known_face_encodings` 和 `face_encoding` 是 `numpy` 数组，那么该数组将是一个形状为 `(len(self.known_face_encodings),)` 的一维数组，其中每个元素是 `face_encoding` 与其中一个已知编码之间的距离。

match = face_recognition.compare_faces(self.person, face_encoding, tolerance=self.tolerance)

这段代码是使用 face_recognition 库中的 compare_faces 函数来比较两个人脸的相似度。其中，self.person 是一个已知的人脸编码列表，而 face_encoding 是待检测的人脸编码。tolerance 则是容忍度，用于调整在多大程度上认为两个人脸编码相同。

compare_faces 函数返回一个布尔值列表，表示待检测的人脸编码与已知人脸编码列表中的每个编码是否匹配。如果匹配，则为 True，否则为 False。