Face recognition from camera

Introduction

Detect and recognize single/multi-faces from camera;

调用摄像头进行人脸识别，支持多张人脸同时识别;

1. 摄像头人脸录入 / Face register

   

2. 提取特征建立人脸数据库 / Generate database from images captured

3. 利用摄像头进行人脸识别 / Face recognizer

   当单张人脸 / When single-face:

   

   当多张人脸 / When multi-faces:

   

** 关于精度 / About accuracy:

• When using a distance threshold of 0.6, the dlib model obtains an accuracy of 99.38% on the standard LFW face recognition benchmark.

Steps

1. 进行 face register / 人脸信息采集录入

   python3 get_face_from_camera.py
   

2. 提取所有录入人脸数据存入 features_all.csv

   python3 get_features_into_CSV.py
   

3. 调用摄像头进行实时人脸识别

   python3 face_reco_from_camera.py
   

About Source Code

Python 源码介绍如下:

1. get_face_from_camera.py:

   进行 Face register / 人脸信息采集录入

   • 请注意存储人脸图片时，矩形框不要超出摄像头范围，要不然无法保存到本地;
   • 超出会有 "out of range" 的提醒;

2. get_features_into_CSV.py:

   从上一步存下来的图像文件中，提取人脸数据存入CSV;

   • 会生成一个存储所有特征人脸数据的 "features_all.csv"；
   • size: n*128 , n means n people you registered and 128 means 128D features of the face

3. face_reco_from_camera.py:

   这一步将调用摄像头进行实时人脸识别; / This part will implement real-time face recognition;

   • Compare the faces captured from camera with the faces you have registered which are saved in "features_all.csv"
   • 将捕获到的人脸数据和之前存的人脸数据进行对比计算欧式距离, 由此判断是否是同一个人;

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Tips:

1. Windows下建议不要把代码放到 C:\, 可能会出现权限读取问题
2. 代码最好不要有中文路径
3. 人脸录入的时候先建文件夹再保存图片, 先 N 再 S

For more details, please refer to my blog (in chinese) or mail to me /

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