0. 引言
利用 Python 开发，借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征；
通过计算特征值之间的欧氏距离，来和预存的人脸特征进行对比，判断是否匹配，达到人脸识别的目的；
可以从摄像头中抠取人脸图片存储到本地，然后提取构建预设人脸特征；
根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取 128D 特征值，然后计算该人的 128D 特征均值；
然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值，计算欧氏距离，判定是否为同一张人脸；
人脸识别 / Face Recognition 的说明：
Wikipedia 上关于人脸识别系统 / Face Recognition System 的描述：
"they work by comparing selected facial features from given image with faces within a database."
本项目中就是比较 预设的人脸的特征 和 摄像头实时获取到的人脸的特征 ；
核心就是 提取 128D 人脸特征，然后计算 摄像头人脸特征 和 预设的特征脸的欧式距离，进行比对；
效果如下：
图 1 摄像头多个人脸时识别效果
1. 总体流程
先说下 人脸检测 ( Face detection ) 和 人脸识别 ( Face Recognition ) ，前者是达到检测出场景中人脸的目的就可以了，而后者不仅需要检测出人脸，还要和已有人脸数据进行比对，识别出是否在数据库中，或者进行身份标注之类处理，人脸检测和人脸识别两者有时候可能会被理解混淆；
我的之前一些项目都是用 Dlib 做人脸检测这块，这个项目想要实现的功能是人脸识别功能，借助的是 Dlib 官网中 face_recognition.py 这个例程 （ Link：http://dlib.net/face_recognition.py.html ）；
核心在于 利用“dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat” 这个 model，提取人脸图像的 128D 特征，然后比对不同人脸图片的 128D 特征，设定阈值 计算欧氏距离 来判断是否为同一张脸；
1 # face recognition model, the object maps human faces into 128D vectors
2 facerec = dlib.face_recognition_model_v1("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")
3
4 shape = predictor(img, dets[0])
5 face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
图 2 总体设计流程
2. 源码介绍
主要有
get_face_from_camera.py ,
get_features_into_CSV.py ，
face_reco_from_camera.py
这三个 Python 文件，接下来会分别介绍实现功能；
2.1 get_face_from_camera.py / 人脸注册录入
人脸识别需要将 提取到的图像数据 和 已有图像数据 进行比对分析，所以这部分代码实现的功能就是 人脸录入；
程序会生成一个窗口，显示调用的摄像头实时获取的图像；
（关于摄像头的调用方式可以参考这里： Python 3 利用 Dlib 19.7 实现摄像头人脸检测特征点标定）；
然后根据键盘输入进行人脸捕获：
- “N” 新录入人脸，新建文件夹 person_X/ 用来存储某人的人脸图像
- "S" 开始捕获人脸，将捕获到的人脸放到 person_X/ 路径下
- “Q” 退出窗口
摄像头的调用是利用 opencv 库的 cv2.VideoCapture(0), 此处参数为 0 代表调用的是笔记本的默认摄像头；
图 3 get_face_from_camera.py 的界面
捕获到的一组人脸示例；
图 4 捕获到的一组人脸
get_face_from_camera.py 源码
# Author: coneypo
# Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# GitHub: https://github.com/coneypo/Dlib_face_recognition_from_camera
# Created at 2018-05-11
# Updated at 2018-10-05
# 进行人脸录入
# 录入多张人脸
import dlib # 人脸识别的库 Dlib
import numpy as np # 数据处理的库 Numpy
import cv2 # 图像处理的库 OpenCv
import os # 读写文件
import shutil
# Dlib 正向人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# Dlib 68 点特征预测器
predictor = dlib.shape_predictor('data/dlib_dat/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 创建 cv2 摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(0)
# cap.set(propId, value)
# 设置视频参数, propId 设置的视频参数, value 设置的参数值
cap.set(3, 480)
# 人脸截图的计数器
cnt_ss = 0
# 存储人脸的文件夹
current_face_dir = 0
# 保存的路径
path_make_dir = "data/faces_from_camera/"
path_csv = "data/csvs_from_camera/"
# 删除之前存的人脸数据文件夹
def pre_clear():
folders_rd = os.listdir(path_make_dir)
for i in range(len(folders_rd)):
shutil.rmtree(path_make_dir+folders_rd[i])
csv_rd = os.listdir(path_csv)
for i in range(len(csv_rd)):
os.remove(path_csv+csv_rd[i])
pre_clear()
# 人脸种类数目的计数器
person_cnt = 0
# cap.isOpened() 返回 true/false 检查初始化是否成功
while cap.isOpened():
# cap.read()
# 返回两个值：
# 一个布尔值 true/false, 用来判断读取视频是否成功/是否到视频末尾
# 图像对象, 图像的三维矩阵
flag, im_rd = cap.read()
# 每帧数据延时 1ms, 延时为 0 读取的是静态帧
kk = cv2.waitKey(1)
# 取灰度
img_gray = cv2.cvtColor(im_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 人脸数 faces
faces = detector(img_gray, 0)
# print(len(faces))
# 待会要写的字体
font = cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX
# 按下 'n' 新建存储人脸的文件夹
if kk == ord('n'):
person_cnt += 1
current_face_dir = path_make_dir + "person_" + str(person_cnt)
print('\n')
for dirs in (os.listdir(path_make_dir)):
if current_face_dir == path_make_dir + dirs:
shutil.rmtree(current_face_dir)
print("删除旧的文件夹:", current_face_dir)
os.makedirs(current_face_dir)
print("新建的人脸文件夹: ", current_face_dir)
# 将人脸计数器清零
cnt_ss = 0
if len(faces) != 0:
# 检测到人脸
# 矩形框
for k, d in enumerate(faces):
# 计算矩形大小
# (x,y), (宽度width, 高度height)
pos_start = tuple([d.left(), d.top()])
pos_end = tuple([d.right(), d.bottom()])
# 计算矩形框大小
height = (d.bottom() - d.top())
width = (d.right() - d.left())
hh = int(height/2)
ww = int(width/2)
cv2.rectangle(im_rd,
tuple([d.left()-ww, d.top()-hh]),
tuple([d.right()+ww, d.bottom()+hh]),
(0, 255, 255), 2)
# 根据人脸大小生成空的图像
im_blank = np.zeros((height*2, width*2, 3), np.uint8)
# 按下 's' 保存摄像头中的人脸到本地
if kk == ord('s'):
cnt_ss += 1
for ii in range(height*2):
for jj in range(width*2):
im_blank[ii][jj] = im_rd[d.top()-hh + ii][d.left()-ww + jj]
cv2.imwrite(current_face_dir + "/img_face_" + str(cnt_ss) + ".jpg", im_blank)
print("写入本地：", str(current_face_dir) + "/img_face_" + str(cnt_ss) + ".jpg")
# 显示人脸数
cv2.putText(im_rd, "Faces: " + str(len(faces)), (20, 100), font, 0.8, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
# 添加说明
cv2.putText(im_rd, "Face Register", (20, 40), font, 1, (0, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)
cv2.putText(im_rd, "N: New face folder", (20, 350), font, 0.8, (0, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)
cv2.putText(im_rd, "S: Save face", (20, 400), font, 0.8, (0, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)
cv2.putText(im_rd, "Q: Quit", (20, 450), font, 0.8, (0, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)
# 按下 'q' 键退出
if kk == ord('q'):
break
# 窗口显示
# cv2.namedWindow("camera", 0) # 如果需要摄像头窗口大小可调
cv2.imshow("camera", im_rd)
# 释放摄像头
cap.release()
# 删除建立的窗口
cv2.destroyAllWindows()
get_face_from_camera.py 的输出 log
删除旧的文件夹: F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_1
新建的人脸文件夹: F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_1
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_1/img_face_1.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_1/img_face_2.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_1/img_face_3.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_1/img_face_4.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_1/img_face_5.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_1/img_face_6.jpg
删除旧的文件夹: F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_2
新建的人脸文件夹: F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_2
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_2/img_face_1.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_2/img_face_2.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_2/img_face_3.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_2/img_face_4.jpg
删除旧的文件夹: F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3
新建的人脸文件夹: F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3/img_face_1.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3/img_face_2.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3/img_face_3.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3/img_face_4.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3/img_face_5.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3/img_face_6.jpg
写入本地： F:/code/python/P_dlib_face_reco/data/faces_from_camera/person_3/img_face_7.jpg
2.2 get_features_into_CSV.py / 将图像文件中人脸数据提取出来存入 CSV
这部分代码提取出之前捕获到的人脸图像文件的 128D 特征，然后计算出某人人脸数据的特征均值存入 CSV 中，为之后识别时候比对准备；
利用 numpy.mean() 计算特征均值；
get_features_into_CSV.py 源码：
# Author: coneypo
# Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# GitHub: https://github.com/coneypo/Dlib_face_recognition_from_camera
# Created at 2018-05-11
# Updated at 2018-10-09
# 增加录入多张人脸到 CSV 的功能
# return_128d_features() 获取某张图像的 128D 特征
# write_into_csv() 获取某个路径下所有图像的特征，并写入 CSV
# compute_the_mean() 从 CSV 中读取 128D 特征，并计算特征均值
import cv2
import os
import dlib
from skimage import io
import csv
import numpy as np
import pandas as pd
path_faces_rd = "data/faces_from_camera/"
path_csv = "data/csvs_from_camera/"
# Dlib 正向人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# Dlib 人脸预测器
predictor = dlib.shape_predictor("data/dlib_dat/shape_predictor_5_face_landmarks.dat")
# Dlib 人脸识别模型
# Face recognition model, the object maps human faces into 128D vectors
facerec = dlib.face_recognition_model_v1("data/dlib_dat/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")
# 返回单张图像的 128D 特征
def return_128d_features(path_img):
img = io.imread(path_img)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
faces = detector(img_gray, 1)
print("检测的人脸图像：", path_img, "\n")
# 因为有可能截下来的人脸再去检测，检测不出来人脸了
# 所以要确保是 检测到人脸的人脸图像 拿去算特征
if len(faces) != 0:
shape = predictor(img_gray, faces[0])
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img_gray, shape)
else:
face_descriptor = 0
print("no face")
# print(face_descriptor)
return face_descriptor
# 将文件夹中照片特征提取出来，写入 CSV
# path_faces_personX: 图像文件夹的路径
# path_csv: 要生成的 CSV 路径
def write_into_csv(path_faces_personX, path_csv):
dir_pics = os.listdir(path_faces_personX)
with open(path_csv, "w", newline="") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
for i in range(len(dir_pics)):
# 调用return_128d_features()得到128d特征
print("正在读的人脸图像：", path_faces_personX + "/" + dir_pics[i])
features_128d = return_128d_features(path_faces_personX + "/" + dir_pics[i])
# print(features_128d)
# 遇到没有检测出人脸的图片跳过
if features_128d == 0:
i += 1
else:
writer.writerow(features_128d)
# 读取某人所有的人脸图像的数据，写入 person_X.csv
faces = os.listdir(path_faces_rd)
for person in faces:
print(path_csv + person + ".csv")
write_into_csv(path_faces_rd + person, path_csv + person + ".csv")
# 从 CSV 中读取数据，计算 128D 特征的均值
def compute_the_mean(path_csv_rd):
column_names = []
# 128列特征
for feature_num in range(128):
column_names.append("features_" + str(feature_num + 1))
# 利用pandas读取csv
rd = pd.read_csv(path_csv_rd, names=column_names)
# 存放128维特征的均值
feature_mean = []
for feature_num in range(128):
tmp_arr = rd["features_" + str(feature_num + 1)]
tmp_arr = np.array(tmp_arr)
# 计算某一个特征的均值
tmp_mean = np.mean(tmp_arr)
feature_mean.append(tmp_mean)
return feature_mean
# 存放所有特征均值的 CSV 的路径
path_csv_feature_all = "data/features_all.csv"
# 存放人脸特征的 CSV 的路径
path_csv_rd = "data/csvs_from_camera/"
with open(path_csv_feature_all, "w", newline="") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
csv_rd = os.listdir(path_csv_rd)
print("得到的特征均值 / The generated average values of features: ")
for i in range(len(csv_rd)):
feature_mean = compute_the_mean(path_csv_rd + csv_rd[i])
# print(feature_mean)
print(path_csv_rd + csv_rd[i])
writer.writerow(feature_mean)
我们可以看下对于某张图片，face_descriptor 的输出结果：
绿色框内是我们的返回 128D 特征的函数；
在红色框内调用该函数来计算 img_face_13.jpg；
可以看到黄色框中的输出为 128D 的向量；
图 5 返回单张图像的 128D 特征的计算结果
所以就把人脸图像进行批量化操作，提取出 128D 的特征，然后计算特征均值，存入 features_all.csv；
features_all.csv 是一个 n 行 128 列的 CSV， n 是录入的人脸数，128 列是某人的 128D 特征；
这存储的就是 录入的人脸数据，之后 摄像头捕获的人脸 将要拿过来和 这些特征值 进行比对，如果欧式距离比较近可以认为是同一张人脸；
get_features_into_CSV.py 的输出 log：
data/csvs_from_camera/person_1.csv
正在读的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_1.jpg
检测的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_1.jpg
正在读的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_2.jpg
检测的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_2.jpg
正在读的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_3.jpg
检测的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_3.jpg
正在读的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_4.jpg
检测的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_4.jpg
正在读的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_5.jpg
检测的人脸图像： data/faces_from_camera/person_1/img_face_5.jpg
得到的特征均值 / The generated average values of features:
data/csvs_from_camera/person_1.csv
2.3 face_reco_from_camera.py / 实时人脸识别对比分析
这部分源码实现的功能：调用摄像头，捕获摄像头中的人脸，然后如果检测到人脸，将 摄像头中的人脸提取出 128D 的特征，然后和 之前录入人脸的 128D 特征 进行计算欧式距离，如果比较小，可以判定为一个人，否则不是一个人；
欧氏距离对比的阈值设定，是在 return_euclidean_distance 函数的 dist 变量；
我这里程序里面指定的 欧氏距离判断阈值是 0.4，具体阈值可以根据实际情况或者测得结果进行修改；
这边做了一个，让人名跟随显示在头像下方，如果想要在人脸矩形框下方显示人名，首先需要知道 Dlib 生成的矩形框的尺寸怎么读取；
Dlib 返回的 dets 变量是一系列人脸的数据，此处对单张人脸处理，所以取 dets[0] 的参数；
可以通过 dets[0].top(), dets[0].bottom(), dets[0].left() 和 dets[0].right() 来确定要显示的人名的坐标；
图 6 dets[0].top() 等参数说明
得到矩形框的坐标，就可以获取人名的相对位置；
这是我这边取的坐标：
1 pos_text_1 = tuple([dets[0].left(), int(dets[0].bottom()+(dets[0].bottom()-dets[0].top())/4)])
图 7 face_reco_from_camera.py 生成的人脸识别窗口界面
face_reco_from_camera.py 源码：
# Author: coneypo
# Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# GitHub: https://github.com/coneypo/Dlib_face_recognition_from_camera
# Created at 2018-05-11
# Updated at 2018-10-09
import dlib # 人脸识别的库 Dlib
import numpy as np # 数据处理的库 numpy
import cv2 # 图像处理的库 OpenCv
import pandas as pd # 数据处理的库 Pandas
# 人脸识别模型，提取 128D 的特征矢量
# face recognition model, the object maps human faces into 128D vectors
facerec = dlib.face_recognition_model_v1("data/dlib_dat/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")
# 计算两个向量间的欧式距离
def return_euclidean_distance(feature_1, feature_2):
feature_1 = np.array(feature_1)
feature_2 = np.array(feature_2)
dist = np.sqrt(np.sum(np.square(feature_1 - feature_2)))
print("e_distance: ", dist)
if dist > 0.4:
return "diff"
else:
return "same"
# 处理存放所有人脸特征的 CSV
path_features_known_csv = "data/features_all.csv"
csv_rd = pd.read_csv(path_features_known_csv, header=None)
# 存储的特征人脸个数
# print(csv_rd.shape[0])
# 用来存放所有录入人脸特征的数组
features_known_arr = []
# 读取已知人脸数据
# known faces
for i in range(csv_rd.shape[0]):
features_someone_arr = []
for j in range(0, len(csv_rd.ix[i, :])):
features_someone_arr.append(csv_rd.ix[i, :][j])
# print(features_someone_arr)
features_known_arr.append(features_someone_arr)
print("Faces in Database：", len(features_known_arr))
# Dlib 检测器和预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('data/dlib_dat/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 创建 cv2 摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(0)
# cap.set(propId, value)
# 设置视频参数，propId 设置的视频参数，value 设置的参数值
cap.set(3, 480)
# 返回一张图像多张人脸的 128D 特征
def get_128d_features(img_gray):
faces = detector(img_gray, 1)
if len(faces) != 0:
face_des = []
for i in range(len(faces)):
shape = predictor(img_gray, faces[i])
face_des.append(facerec.compute_face_descriptor(img_gray, shape))
else:
face_des = []
return face_des
# cap.isOpened() 返回 true/false 检查初始化是否成功
while cap.isOpened():
flag, img_rd = cap.read()
kk = cv2.waitKey(1)
# 取灰度
img_gray = cv2.cvtColor(img_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 人脸数 faces
faces = detector(img_gray, 0)
# 待会要写的字体
font = cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX
cv2.putText(img_rd, "Press 'q': Quit", (20, 450), font, 0.8, (84, 255, 159), 1, cv2.LINE_AA)
# 存储人脸名字和位置的两个 list
# list 1 (faces): store the name of faces Jack unknown unknown Mary
# list 2 (pos_namelist): store the positions of faces 12,1 1,21 1,13 31,1
# 存储所有人脸的名字
pos_namelist = []
name_namelist = []
# 按下 q 键退出
if kk == ord('q'):
break
else:
# 检测到人脸
if len(faces) != 0:
# 获取当前捕获到的图像的所有人脸的特征，存储到 features_cap_arr
features_cap_arr = []
for i in range(len(faces)):
shape = predictor(img_rd, faces[i])
features_cap_arr.append(facerec.compute_face_descriptor(img_rd, shape))
# 遍历捕获到的图像中所有的人脸
for k in range(len(faces)):
# 让人名跟随在矩形框的下方
# 确定人名的位置坐标
# 先默认所有人不认识，是 unknown
name_namelist.append("unknown")
# 每个捕获人脸的名字坐标
pos_namelist.append(tuple([faces[k].left(), int(faces[k].bottom() + (faces[k].bottom() - faces[k].top()) / 4)]))
# 对于某张人脸，遍历所有存储的人脸特征
for i in range(len(features_known_arr)):
print("with person_", str(i+1), "the ", end='')
# 将某张人脸与存储的所有人脸数据进行比对
compare = return_euclidean_distance(features_cap_arr[k], features_known_arr[i])
if compare == "same": # 找到了相似脸
name_namelist[k] = "person_" + str(i+1)
# 矩形框
for kk, d in enumerate(faces):
# 绘制矩形框
cv2.rectangle(img_rd, tuple([d.left(), d.top()]), tuple([d.right(), d.bottom()]), (0, 255, 255), 2)
# 在人脸框下面写人脸名字
for i in range(len(faces)):
cv2.putText(img_rd, name_namelist[i], pos_namelist[i], font, 0.8, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
print("Name list now:", name_namelist, "\n")
cv2.putText(img_rd, "Face Recognition", (20, 40), font, 1, (0, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)
cv2.putText(img_rd, "Faces: " + str(len(faces)), (20, 100), font, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
# 窗口显示
cv2.imshow("camera", img_rd)
# 释放摄像头
cap.release()
# 删除建立的窗口
cv2.destroyAllWindows()
face_reco_from_camera.py 输出 log：
Faces in Database： 5
Name list now: []
Name list now: []
Name list now: []
Name list now: []
Name list now: []
with person_ 1 the e_distance: 0.40770022710364756
with person_ 2 the e_distance: 0.41082186674421134
with person_ 3 the e_distance: 0.3961545573801463
with person_ 4 the e_distance: 0.3881850644563972
with person_ 5 the e_distance: 0.3495735780870818
Name list now: ['person_4']
with person_ 1 the e_distance: 0.4314467101915446
with person_ 2 the e_distance: 0.4299990464683071
with person_ 3 the e_distance: 0.4182695008637471
with person_ 4 the e_distance: 0.4173694262729763
with person_ 5 the e_distance: 0.38357217732017734
Name list now: ['person_4']
with person_ 1 the e_distance: 0.4262991040992263
with person_ 2 the e_distance: 0.43254966504500664
with person_ 3 the e_distance: 0.41576433114841965
with person_ 4 the e_distance: 0.4122140311433292
with person_ 5 the e_distance: 0.38073570942005236
Name list now: ['person_4']
with person_ 1 the e_distance: 0.42088261541728456
with person_ 2 the e_distance: 0.42064499551908163
with person_ 3 the e_distance: 0.404443147870785
with person_ 4 the e_distance: 0.4043774203639022
with person_ 5 the e_distance: 0.37271089160417986
Name list now: ['person_4']
实时输出结果：
图 9 实时输出的欧氏距离结果
通过实时的输出结果，看的比较明显；
输出绿色部分：当是我自己（即之前分析提取特征的default_person）时，计算出来的欧式距离基本都在 0.2 左右；
输出红色部分：而换一张图片上去比如特朗普，明显看到欧式距离计算结果 达到了 0.8，此时就可以判定，后来这张人脸不是我们预设的人脸；
所以之前提到的欧式距离计算对比的阈值可以由此设定，本项目中取的是 dist=0.4；
3. 总结
核心就是 提取人脸特征，然后计算欧式距离和预设的特征脸进行比对；
不过这个实时获取摄像头人脸进行比对，要实时的进行计算摄像头脸的特征值，然后还要计算欧氏距离；
所以计算量比较大，可能摄像头视频流会出现卡顿；
GitHub: https://github.com/coneypo/Dlib_face_recognition_from_camera
Mail : coneypo@foxmail.com