『壹』 基於FaceNet的實時人臉識別訓練
深度學習在人臉識別領域的FaceNet技術詳解
FaceNet，由谷歌研究者Schroff等人提出，是一項專為人臉圖像特徵提取設計的深度神經網路模型，其核心是將每張人臉圖像壓縮成一個128位的向量，這個向量稱為嵌入，它整合了面部圖像的所有關鍵信息。
人臉識別的實現過程包括：輸入圖像，生成嵌入向量，然後通過計算與已知人臉嵌入的距離來識別。常用的計算方法有餘弦定理和歐氏距離。若距離接近，即判斷為同一人。
訓練FaceNet依賴大量人臉圖像，模型初始時隨機生成向量，隨著訓練，人臉圖像間的向量會趨於相似，而不同人臉則保持距離。訓練過程包括反復調整模型參數，直到穩定或變化微小。
通過faceNet.py腳本，我們可以將模型轉換為.onnx格式，方便在實際應用中使用。例如，運行main.py中的代碼，利用預載入的模型在攝像頭中進行實時人臉識別。輸入錨點圖像，模型將識別並顯示匹配的名字，同時，Fpsmetric能顯示識別速度。
創建一個處理圖像的引擎，可選擇處理網路攝像頭，添加FPS計數器，並將"facenet"對象納入定製對象。此外，可以編寫函數捕獲攝像頭幀，一旦檢測到人臉，就裁剪並保存。
最終，FaceNet賦予我們一個在CPU上運行的高效實時人臉識別系統，其30fps的識別速度滿足了日常需求。具體實現代碼可參考GitHub地址：github.com/pythonlesson...
『貳』 動態人臉識別和靜態人臉識別區別是什麼
動態人臉識別和靜態人臉識別的區別主要體現在以下兩點：
處理的圖像類型不同：
- 動態人臉識別：主要處理視頻流中的連續幀，能夠識別運動狀態下的人臉。
- 靜態人臉識別：主要處理靜態圖像中的人臉，如照片或圖片等。
應用場景和准確度：
- 動態人臉識別：適用於安全監控、門禁系統、視頻會議等場景，通過分析視頻中的人臉特徵實現快速准確識別，但受視頻質量、幀率等因素影響。
- 靜態人臉識別：常用於身份驗證、人臉支付等場景，准確度受圖像質量、光照條件、拍攝角度等多種因素影響，技術相對簡單但應用廣泛。