人脸识别操作可分为以下步骤，结合了传统方法和深度学习技术：
一、基础准备
- 安装必要库
-
Python基础库：
numpy、opencv-python -
深度学习库：
face_recognition（推荐） -
其他工具：
dlib（可选）
- 数据收集与预处理
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收集多场景人脸图像，确保包含不同光照、角度和表情
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数据清洗：去除噪声、调整图像大小至统一尺寸（如160x160）
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标注（可选）：为训练模型标注人脸关键点
二、人脸检测
- 传统方法（Haar级联）
- 使用OpenCV加载预训练的Haar级联分类器：
face_cascade = cv2.CascadeClassifier（cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'）
gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
faces = face_cascade.detectMultiScale（gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=（30, 30））
- 绘制人脸框并显示结果：
- 深度学习方法
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使用预训练模型（如
dlib的get_frontal_face_detector）或自定义模型 -
示例代码：
三、人脸特征提取
- 传统特征
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使用局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等手工特征
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示例代码（LBP）：
- 深度学习特征
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使用卷积神经网络（如FaceNet、ArcFace）提取128-512维特征向量
-
示例代码（使用
face_recognition）：
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image)
```
face_encodings = face_recognition.face_encodings（image）<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">7</b>
import numpy as np<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">7</b>
similarity = np.dot（face_encodings, face_encodings）<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">7</b>
cosine_similarity = 1 - np.cos（np.degrees（np.arccos（similarity）））<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">7</b>
2. **阈值判断**
- 设定相似度阈值（如0.6），判断是否匹配 <b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">1</b>
- 示例代码： <b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">4</b>
if cosine_similarity > 0.6<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">4</b>:
print（"Match found!"）<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">6</b>
else<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">3</b>:
print（"No match."）<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">6</b>
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