可怕，40行代码的人脸识别实践

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一点区分

对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。

其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。

今天我们要做的是人脸识别。

所用工具

Anaconda 2 —— Python 2

Dlib

scikit-image

Dlib

对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib 是基于现代 C++ 的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。

Dlib 内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib 的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib 也提供了 Python 的接口，安装非常简单，用 pip 只需要一句即可：

pip install dlib

上面需要用到的 scikit-image 同样只是需要这么一句：

pip install scikit-image

注：如果用 pip install dlib 安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

人脸识别

之所以用 Dlib 来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib 里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。

今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。例子既然代码不超过 40 行，其实是没啥难度的。

首先先通过文件树看一下今天需要用到的代码：

准备了六个候选人的图片放在 candidate-faces 文件夹中，然后需要识别的人脸图片 test.jpg 。我们的工作就是要检测到 test.jpg 中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。

另外的 girl-face-rec.py 是我们的 python 脚本。

shape_predictor_68_face_landmarks.dat 是已经训练好的人脸关键点检测器。

dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 是训练好的 ResNet 人脸识别模型。

ResNet 是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。

前期准备

shape_predictor_68_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 都可以在这里找到。

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