「顔認識」（lib）を使用して、100kの既存の顔の間の新しい顔を認識しますか？

Question

"Face Recognition" libを使用して新しい顔を認識したいです。私は100kユーザーのデータセットを持っており、それぞれに3〜5枚の画像があります。私はこのライブラリの使い方を正確に理解していません。

この方法があります：

import face_recognition 
known_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg") 
unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg") 

obama_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] 
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0] 

results = face_recognition.compare_faces([obama_encoding], unknown_encoding) 
if results[0] == True: 
    print("It's a picture of Obama!") 
else: 
    print("It's not a picture of Obama!") 

私は、未知の画像中の人物を「特定」するために、全ての画像（100Kユーザー* 5images）を反復する必要がありますか？または、各画像のすべてface_encodings()をデータベースに保存してから、新しい画像のface_encodingを使用してデータベースで検索しますか？これがそうであれば、私のデータセットには同じ人物の5つの異なるイメージがあるという事実から、このメソッドは恩恵を受けませんか？

このライブラリは@ageitgeyです。このarticleにOpenFaceとdlibの別の方法が記載されています.CNNは、結合された人物の5つの画像から128の測定値を計算します。 （スクロールしてStep2） - どの方法が良いですか？私はこの機能を "face recognition" libで見つけることができませんでした。

Answer 1

私はあなたと同様のプロジェクトに取り組んでいました。ライブラリを使用して画像データセットを訓練する必要があります。トレーニングする画像のセットを選択し、フォルダに配置する必要があります。その人の名前の後にイメージにラベルを付けることを確認してください。次に、トレーニング画像の一部ではないテスト画像（未知の画像）を選択し、フォルダに保存します。

その後、あなたは、単に知らない人には知られて人々のフォルダとフォルダ（または単一の画像）を渡し、コマンドface_recognitionを実行し、各画像には誰かを示します：

$ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ 

/unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama 
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person 

1行があります各面の出力に表示されます。データはカンマ区切りで、ファイル名と見つかった人物の名前で区切られます。