暂无个人介绍
能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
能力说明:
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明compare_faces( ) compare_faces( known_face_encodings, face_encoding_to_check, tolerance=0.6 ) 比较脸部编码列表和候选编码,看看它们是否匹配。 参数: known_face_encodings:已知的人脸编码列表 face_encoding_to_check:待进行对比的单张人脸编码数据 tolerance:两张脸之间有多少距离才算匹配。该值越小对比越严格,0.6是典型的最佳值。 返回值: 一个 True或者False值的列表,该表指示了known_face_encodings列表的每个成员的匹
## 前情提要 通过[上一篇](https://developer.aliyun.com/article/868130?spm=a2c6h.26396819.0.0.6e513e18zineFN)我们就可以对图片中的人脸进行识别,这篇文章就来教大家怎么对人脸部分进行截取保存。并且将图片中的每张人脸编码成一个128维长度的向量,通过这个后续能在人脸之间进行比对。
## 简介 我们这次使用基于开源项目face_recognition库来实现人脸识别,首先介绍一下这个项目吧。 使用世界上最简单的人脸识别库从 Python 或命令行识别和操作人脸。 使用dlib使用深度学习构建的最先进的人脸识别技术构建。该模型在 Wild基准的 Labeled Faces 上的准确率为 99.38% 。 这使得我们可以直接调用这个库来进行人脸识别而不用自己编写程序进行深度学习。这是该项目的[github地址](https://github.com/ageitgey/face_recognition)