由于不能满足当前的tensorflow版本,以及未能满足设计要求,进行了优化。
- 采用facenet作为embedding嵌入模型,而非nn4神经网络
- 使用原facenet代码的compare的思路进行人脸的比较,放弃了knn分类
- 实现了无需训练分类模型,实时的比较人脸
1.python3.6
2.tensorflow=1.9.0(可运行在无gpu版)
1.从 https://github.com/davidsandberg/facenet 中下载预训练的分类模型,放在model_check_point下
2.使用pip install requirements.txt安装需要的包,建议在virtualenv环境安装
3.在目录下新建picture文件,将需要识别的人的图片放入其中,每人放入一张清晰的图片即可
4.执行python real_time_face_recognize.py