‘壹’ 基于FaceNet的实时人脸识别训练
深度学习在人脸识别领域的FaceNet技术详解
FaceNet，由谷歌研究者Schroff等人提出，是一项专为人脸图像特征提取设计的深度神经网络模型，其核心是将每张人脸图像压缩成一个128位的向量，这个向量称为嵌入，它整合了面部图像的所有关键信息。
人脸识别的实现过程包括：输入图像，生成嵌入向量，然后通过计算与已知人脸嵌入的距离来识别。常用的计算方法有余弦定理和欧氏距离。若距离接近，即判断为同一人。
训练FaceNet依赖大量人脸图像，模型初始时随机生成向量，随着训练，人脸图像间的向量会趋于相似，而不同人脸则保持距离。训练过程包括反复调整模型参数，直到稳定或变化微小。
通过faceNet.py脚本，我们可以将模型转换为.onnx格式，方便在实际应用中使用。例如，运行main.py中的代码，利用预加载的模型在摄像头中进行实时人脸识别。输入锚点图像，模型将识别并显示匹配的名字，同时，Fpsmetric能显示识别速度。
创建一个处理图像的引擎，可选择处理网络摄像头，添加FPS计数器，并将"facenet"对象纳入定制对象。此外，可以编写函数捕获摄像头帧，一旦检测到人脸，就裁剪并保存。
最终，FaceNet赋予我们一个在CPU上运行的高效实时人脸识别系统，其30fps的识别速度满足了日常需求。具体实现代码可参考GitHub地址：github.com/pythonlesson...
‘贰’ 动态人脸识别和静态人脸识别区别是什么
动态人脸识别和静态人脸识别的区别主要体现在以下两点：
处理的图像类型不同：
- 动态人脸识别：主要处理视频流中的连续帧，能够识别运动状态下的人脸。
- 静态人脸识别：主要处理静态图像中的人脸，如照片或图片等。
应用场景和准确度：
- 动态人脸识别：适用于安全监控、门禁系统、视频会议等场景，通过分析视频中的人脸特征实现快速准确识别，但受视频质量、帧率等因素影响。
- 静态人脸识别：常用于身份验证、人脸支付等场景，准确度受图像质量、光照条件、拍摄角度等多种因素影响，技术相对简单但应用广泛。