这篇(以及这个系列文章)都整理自恩培老师的课程.首先, 人脸识别算是跟OCR一样的一个普遍的话题, 解决思路也有点类似, 首先, 找到画面中的人脸的区域.第一步, 找到一个数据集, 这个数据集是爬虫从上网爬到的公众人物的图片, 用人名作为目录组织好了, 相当于做好了标签. 当然这个目录名可能是中文的. 然后使用opencv的dnn的模型res10_300x300_ssd_iter_140000,

接下来要做的, 就是把分割好的数据清洗一下, 因为爬虫或者购买的数据集, 有时候会有些偏差, 这些脏数据如果进入到了后面的训练阶段, 会影响最终模型的精度, 说人话就是, 如果一个目录中出现了一个不属于这个标签的人, 例如: 陈佩斯这个目录中, 有一张鲁豫的照片, 这个数据就是脏数据.解决办法就是需要将同一个目录中的所有人脸, 先提取特征点, 然后相互比较, 计算出每个图片, 相对其他所有图片欧