基于深度学习FaceNet的人脸比对系统设计与实现

基于深度学习FaceNet的人脸比对系统设计与实现

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/ZSW1218/article/details/144623815

本文介绍了一种基于深度学习的人脸比对系统的设计与实现。该系统采用FaceNet模型进行人脸检测和特征提取，并使用余弦相似度计算人脸特征向量之间的相似度。为了提高系统的用户友好性，使用PyQt框架开发了图形用户界面。实验结果表明，该系统在实际应用中表现出较高的准确性和稳定性，适用于安防监控、身份验证等多个领域。

系统架构与核心算法

系统的核心算法包括人脸检测、特征提取和相似度计算。首先，系统使用FaceNet自带的模型MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）进行人脸检测，提取图像中的人脸特征向量。然后，通过预训练的InceptionResnetV1模型提取人脸特征。最后，利用余弦相似度（Cosine Similarity）计算不同人脸特征向量之间的相似度。

为了提高系统的用户友好性，使用PyQt框架开发了图形用户界面，使用户能够方便地选择图片并进行人脸比对。

系统优势

本系统的主要优势在于：

• 高效的人脸检测与特征提取：使用FaceNet模型可以快速准确地检测人脸，并提取高质量的特征向量。
• 准确的相似度计算：通过余弦相似度计算特征向量之间的相似度，能够有效地区分不同人脸。
• 友好的用户界面：基于PyQt开发的图形用户界面使得系统易于使用，用户可以方便地加载图片并查看比对结果。

实验结果与应用前景

实验结果表明，该系统在实际应用中表现出较高的准确性和稳定性，适用于安防监控、身份验证等多个领域。

算法流程

运行效果

• 运行main.py。