# Face_Recognizer **Repository Path**: xiaomingcai/Face_Recognizer ## Basic Information - **Project Name**: Face_Recognizer - **Description**: face recognition application - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2021-09-27 - **Last Updated**: 2024-12-02 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Face_Recognizer face recognition application 本项目是对之前的FindFaceInVideo项目的重构,当时写的代码实在是太烂了。 本次包含了OpenCV、dlib和MTCNN(facenet实现)三种人脸检测方法,包含dlib、facenet和VGG16三种人脸特征提取方法。 项目中用到的一些模型需要你下载放到本项目根目录下,因为太大就没有一起上传: 1、facenet的模型文件,请到['https://github.com/davidsandberg/facenet'] 地址去下载。 modelname是20180402-114759,下载链接是:https://drive.google.com/open?id=1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55- 放到本项目的model文件夹下。 2、vgg16的模型文件,请到['https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg'] 地址去下载。 vgg16.npy下载链接是:https://mega.nz/#!YU1FWJrA!O1ywiCS2IiOlUCtCpI6HTJOMrneN-Qdv3ywQP5poecM 放到本项目的tensorflow_vgg文件夹下。 3、ffmpeg和ffprobe,请到['http://ffmpeg.org/download.html'] 地址去下载。 放到本项目根目录下。 4、dlib的模型文件,请到['http://dlib.net/files/'] 地址去下载。 需要下载以下四个文件: shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 mmod_human_face_detector.dat.bz2 解压并放到本项目根目录下 文件结构: align:拷贝自facenet的facenet/src/align/文件夹 model:用来保存facenet的模型文件 tensorflow_vgg:https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 项目的源代码 result_output:保存本项目最终的输出结果 chengshd:我的测试数据,里面是我的相关照片和视频 facenet.py:拷贝自facenet的代码文件 vgg16_feature_extraction.py:使用vgg16提取特征 facenet_feature_extraction.py:使用facenet提取特征 dlib_feature_extraction.py:使用dlib提取特征 face_detect_main.py:包含OpenCV、dlib和MTCNN三种人脸检测方法 main_recognition.py:人脸识别类的代码,可以对照片和视频做人脸识别,并输出照片或视频 action.py:另外一种应用场景的实现。给定视频找目标人脸,并输出目标在首次视频出现时的照片。 # 许可 Licensed under the MIT License with the [`996ICU License`](https://github.com/996icu/996.ICU/blob/master/LICENSE).