人臉識别技術，如果往深了研究，很難，現在已經有團隊緻力于研究3D人臉識别技術。本文還是基于python成熟的函數庫(子產品)dlib對人臉識别進行簡單的介紹。首先看一下效果圖，首先給出對人臉的68個特征點進行提取的效果圖：
再給出識别的效果：
因為代碼中的算法是，與資料庫中圖檔歐式距離最小的，則判斷為該候選人。是以雖然左右兩位朋友不在資料庫中，但是也給出了識别結果。後期改進可以判斷，當歐式距離大于某個門限時，則判定為未知人員。
下面對人臉識别技術進行詳細介紹。
資料庫準備
在進行人臉識别時，首先得有資料，其中包含人臉資料、訓練好的模型資料，如下圖所示：
訓練好的資料包含人臉關鍵點檢測器、人臉識别模型，如圖所示：
系統與子產品
Ubuntu64系統系統用的是Ubuntu64系統，便于後續dlib子產品的安裝，本文在做實驗時，是在虛拟機中進行的，如圖所示：
dlib子產品安裝dlib官方文檔給出的智語是：高品質的機器學習、圖像處理、深度學習、人臉識别 C++/Python庫。
dlib子產品可以在Linux和Max系統安裝，但是也有很多資料顯示如何在windows系統中安裝dlib，感興趣的讀者可以自行研究。
dlib子產品的安裝需要兩個子產品依賴：cmake和boost，由于篇幅限制，本文不介紹如何安裝dlib子產品，因為相關的資料、部落格很多，請查閱相關資料。
人臉識别關鍵代碼
如上圖所示給出3句人臉識别的關鍵代碼，其中第一句是加載正臉檢測器，第二句是加載人臉關鍵點檢測器，第三句是加載人臉識别模型。
這一句代碼中，是對變量descriptors進行初始化，其中count是資料庫中人臉的個數，128是固定的值(因為文章借用别人已經訓練好的模型，而模型的特征向量就是128次元的)。
上圖中的代碼，第一句detector(img, 1)是對人臉進行檢測，for循環是對圖檔中的人臉進行循環，有幾張人臉，就循環幾次。然後将特征向量存儲在descriptors中。
最後将變量descriptors存儲在檔案candidates.npy中，即訓練得到的資料庫。
全部代碼
全部代碼内容較多，我們将放入網盤，包括前期的資料庫，訓練模型等資料，一并上傳網盤。
人臉識别資料庫
Labeled Faces in the Wild Home (LFW)本文使用的就是LFW人臉資料庫，LFW中的人臉資料多來源網絡，已經被廣泛的應用在評價Face Verification算法性能上。
除此之外，我們再介紹幾種資料庫：
PubFig: Public Figures Face Database(哥倫比亞大學公衆人物臉部資料庫)Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) DatasetColorferetMulti-Task Facial Landmark (MTFL) datasetBioID Face Database - FaceDBPerson identification in TV seriesCMUVASC & PIE Face dataset等等，還有很多。當然讀者也可以自己采集。也可以通過爬蟲的手段在網際網路上進行爬蟲擷取。
總結
本文利用python的dlib子產品，對人臉識别技術進行了介紹。希望對你的學習有所幫助，謝謝