本文是 #视频是不能 P 的系列# 的第三篇。此前，我们已经可以通过 OpenCV 或者 Dlib 实现对人脸的检测，并在此基础上实现了某种相对有趣的应用。譬如，利用人脸特征点提取面部轮廓并生成表情包、将图片中的人脸批量替换为精神污染神烦狗 等等。当然，在真实的应用场景中，如果只是检测到人脸，那显然远远不够的，我们更希望识别出这张人脸是谁。此时，我们的思绪将会被再次拉回到人脸识别这个话题。在探索未知世界的过程中，博主发现 OpenCV 自带的 LBPH 方法，即局部二值模式直方图方法，识别精度完全达不到预期效果。所以，博主最终选择了 Dlib 里的特征值方法，即：对每一张人脸计算一个 128 维的向量，再通过计算两个向量间的欧式距离来判断是不是同一张人脸。在此基础上，博主尝试结合 支持向量机 来实现模型训练。因此，这篇文章其实是对整
视频是不能 P 的系列：使用 Dlib 实现人脸识别
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转载自blog.csdn.net/qinyuanpei/article/details/127672440
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