Dlib+OpenCV深度学习人脸识别的方法示例深度学习人脸识别的方法示例
主要介绍了Dlib+OpenCV深度学习人脸识别的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或
者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
前言前言
人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实
的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些
商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是银行人脸识别功能，但是我们可以仔细想想员工人脸识别管
理，海关身份证系统的应用场景对身份的验证功能其实并没有商家吹嘘的那么重要，打个比方说员工上班的时候刷脸如果失败
了会怎样，是不是重新识别一下，如果还是误识别，或是识别不出，是不是就干脆刷卡或是其他方式登记上班，然后骂一句他
娘的，本人那么帅居然没识别出来！那银行柜员机上人脸识别系统呢，你看它敢不敢让你连密码也不输直接刷脸转账，是不是
关掉了人脸识别、指纹识别机器还可以正常运作。所以说真实环境中在各种光照因素、年龄因素、网红因素（化妆）、甚至是
作弊因素等各种因素条件下的识别率有多少只有产品厂家自己知道，我相信每个厂家针对这些情况都有做优化，比如外围硬件
的辅助，针对特定场景的各种约束等等，通过各个厂家自己在各个方面对系统的优化，是可以提升自身产品的综合体验的。
前面扯远了，本文的目的是实现一个人脸识别的最简单实际应用，即用摄像头捕捉动态人脸，然后和已经存储在数据库中的
128D人脸特征进行比较识别出相应的人脸信息（名字等）。工程是基于VS2015+简单的MFC对话框实现的，代码存放在：
http://git.oschina.net/wjiang/face_recognition
在这个系统中我预先存储了下面几位明星的正面头像的128D人脸特征，当然你可以存储和导入更多的人脸。
然后经过人脸检测、人脸图像处理，和人脸识别等步骤识别出相应的人脸信息，识别效果如下（怕大家被丑到所以用了明星的
图片，没有用真实的人脸 – 没有做活体检测）：
weixin_38529293
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