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來(lái)源 | GitHub Trending

整理 | Freesia

譯者 | TommyZihao

出品 | AI科技大本營(yíng)（ID: rgznai100）

【導(dǎo)讀】近日，一個(gè)名為 face_recognition 的人臉識(shí)別項(xiàng)目登上了 GitHub Trending 趨勢(shì)榜，賺足了眼球。自開(kāi)源至截稿，此項(xiàng)目在 Github 上的 Star 數(shù)已達(dá) 26500，F(xiàn)ork 數(shù)也達(dá)到了 7117。本文主要介紹了該項(xiàng)目的使用說(shuō)明和使用方法，便于國(guó)內(nèi)的開(kāi)發(fā)者們進(jìn)行研究學(xué)習(xí)。

face_recognition 宣稱(chēng)是史上最強(qiáng)大，最簡(jiǎn)單的人臉識(shí)別項(xiàng)目。據(jù)悉，該項(xiàng)目由軟件工程開(kāi)發(fā)師和咨詢師 Adam Geitgey 開(kāi)發(fā)，其強(qiáng)大之處在于不僅基于業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的 C++ 開(kāi)源庫(kù) dlib 中的深度學(xué)習(xí)模型，采用的人臉數(shù)據(jù)集也是由美國(guó)麻省大學(xué)安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild，它含有從網(wǎng)絡(luò)收集的 13,000 多張面部圖像，準(zhǔn)確率高達(dá) 99.38%。此外，項(xiàng)目還配備了完整的開(kāi)發(fā)文檔和應(yīng)用案例，特別是兼容樹(shù)莓派系統(tǒng)。簡(jiǎn)單之處在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、識(shí)別、操作人臉。

目前，該項(xiàng)目的說(shuō)明已有中文翻譯版，本文已獲得譯者授權(quán)（GitHub ID：TommyZihao），引用譯文對(duì)本項(xiàng)目進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。

照例先奉上 GitHub 項(xiàng)目鏈接：

https://github.com/ageitgey/face_recognitio

特性

1. 找到并定位圖片中的所有人臉：

當(dāng)前名稱(chēng)：史上最簡(jiǎn)單的人臉識(shí)別項(xiàng)目登上GitHub趨勢(shì)榜-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前URL：http://fisionsoft.com.cn/article/cochgc.html