Opencv比较两个人脸嵌入答案

【问题标题】：Open cv compare two face embeddingsOpencv比较两个人脸嵌入
【发布时间】：2020-03-09 07:39:19
【问题描述】：

我通过Pyimagesearch face Recognition tutorial, 但我的应用程序只需要比较两张脸，我嵌入了两张脸，如何使用 opencv 比较它们？关于用于从面部提取嵌入的训练模型在链接中提到，我想知道我应该尝试什么方法来比较两个人脸嵌入。

（注意：我是这个领域的新手）

【问题讨论】：

那篇教程不短，你卡在哪一步了？
我想说，在这个领域，通常没有“最好”的方法。您应该尝试不同的方法并找出哪种方法更适合您。
@unlut 我坚持人脸识别部分，在本教程中他们已经有了已知人脸的数据集，他们将新人脸与他们自己的数据集进行比较，我只想比较两个未知人脸，我想检测它们是否相同。

标签： python-3.x opencv face-recognition

【解决方案1】：

首先，您的案例类似于给定的教程，而不是多个图像，您需要与测试图像进行比较的单个图像，

所以你在这里真的不需要训练步骤。

你可以的

# read 1st image and store encodings
image = cv2.imread(args["image"])
rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

boxes = face_recognition.face_locations(rgb, model=args["detection_method"])
encodings1 = face_recognition.face_encodings(rgb, boxes)

# read 2nd image and store encodings
image = cv2.imread(args["image"])
rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

boxes = face_recognition.face_locations(rgb, model=args["detection_method"])
encodings2 = face_recognition.face_encodings(rgb, boxes)


# now you can compare two encodings
# optionally you can pass threshold, by default it is 0.6
matches = face_recognition.compare_faces(encoding1, encoding2)

matches 会根据您的图片为您提供True 或False

【讨论】：

感谢您的反馈，我已经在使用此方法，但完成过程需要 3-4 秒，我想将时间缩短到 1-1.5 秒，因为我发现开放-人脸模型进行编码所需的时间更少，但是用于比较开放式人脸模型生成的嵌入并没有给出准确的结果，所以我正在尝试寻找其他方法来比较它们
在转移到其他模型之前，请尝试在compare_faces 中使用tolerance。您需要为您的案例找到最佳价值。默认值为0.6。尝试将其更改为 0.5 或更少

【解决方案2】：

根据您提到的文章，您实际上可以仅使用face_recognition library 比较两个面孔是否相同。

你可以使用compare faces来判断两张图片是否是同一张脸

import face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")

biden_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding)

【讨论】：