# 人脸识别1

**Repository Path**: zzyhqh/face-recognition-1

## Basic Information

- **Project Name**: 人脸识别1
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-12-02
- **Last Updated**: 2021-12-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 张子洋模式识别
人脸识别作业：

## 代码效果运行图：
![输入图片说明](1%25OTUO3QGKHFA5UF6K%7B6S%7BI.png)
## 识别人物1：
![输入图片说明](2TTEQLS%7B4V66K%5BPIGVPLBX9.png)
## 识别人物2：
![输入图片说明](%25V76EGWD4$29S2F_%5B_%25~ZO2.png)
## 识别人物3：
![输入图片说明](1.png)
## 识别人物4：
![输入图片说明](J9LA83Y3T~@UQ%5B%5D%5DU4EMQ~X.png)
## 识别人物5：
![输入图片说明](2.png)

  
## 项目实现过程描述：
 由5个人（杨洋，胡歌，杨幂，迪丽热巴，李易峰）的100张图片处理之后作为训练数据，得到面部图片，通过对5个人面部识别训练，得到训练模型,可以在非测试集数据的一张图像上识别出图像中的正向人脸，并给每一个人的面部数据文件打标签。
 
## 项目实现过程描述：
[图片处理.py](https://gitee.com/li-yongzhe/face-recognition/blob/master/%E5%A4%84%E7%90%86%E5%9B%BE%E7%89%87.py)

我们先将图片统一处理，提取面部特征

[训练模型.py](https://gitee.com/li-yongzhe/face-recognition/blob/master/%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%AB.py)

采用随机森林进行模型训练，保存clf文件

[预测.py](https://gitee.com/li-yongzhe/face-recognition/blob/master/%E9%A2%84%E6%B5%8B.py)

选取训练集外的图片进行预测。


## 项目实现的特点
优化：我们选择先处理图片，提取出图片的面部信息，在进行模型训练，然后再预测。可以大大提高预测准确率。

缺点：实验数据太少，不足以完美预测，只有0.65的准确率。