人脸识别轻量版

**人脸识别轻量版**

人脸识别是一种基于计算机视觉的技术，用于识别和匹配人脸图像。它广泛应用于安全监控、身份验证、智能家居等领域。然而，传统的人脸识别系统往往需要大量的计算资源和存储空间，这使得它们难以在移动设备或边缘设备上运行。

本文将介绍一种轻量版的人脸识别系统，它能够在移动设备或边缘设备上高效地运行。我们将使用深度学习技术来实现这一点。

**1. 人脸检测**

人脸检测是人脸识别的第一步，用于定位和裁剪出人脸区域。我们将使用YOLOv3（You Only Look Once v3）算法来实现人脸检测。

import cv2# 加载YOLOv3模型net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# 加载图片img = cv2.imread("image.jpg")

# 进行人脸检测outputs = net.forward(img)

# 获取检测结果for output in outputs:
 for detection in output:
 scores = detection[5:]
 class_id = np.argmax(scores)
 confidence = scores[class_id]
 if confidence >0.5 and class_id ==0: # 人脸类别ID为0 x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0,255,0),2)

import face_recognition# 加载图片img = face_recognition.load_image_file("image.jpg")

# 进行人脸检测face_locations = face_recognition.face_locations(img)

# 获取人脸特征face_encodings = face_recognition.face_encodings(img, face_locations)

import face_recognition# 加载图片img = face_recognition.load_image_file("image.jpg")

# 进行人脸检测face_locations = face_recognition.face_locations(img)

# 获取人脸特征face_encodings = face_recognition.face_encodings(img, face_locations)

# 加载已知的人脸库known_face_encodings = np.load("known_faces.npy")
known_face_names = np.load("known_face_names.npy")

# 进行人脸识别for face_encoding in face_encodings:
 matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
 name = "Unknown"
 if True in matches:
 first_match_index = matches.index(True)
 name = known_face_names[first_match_index]
 print(name)

import cv2# 加载模型net = cv2.dnn.readNet("model.tflite", "model.txt")

# 加载图片img = cv2.imread("image.jpg")

# 进行人脸识别outputs = net.forward(img)

# 获取识别结果for output in outputs:
 name = output[0]
 print(name)