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8-3项目1—照片智能搜索模块❽人脸识别：机器也认识你目录CONTENTS提出问题01预备知识03解决方案02任务1—训练人脸识别模型04任务2—利用训练好的模型来搜索照片05一.提出问题问题描述

随着人们生活水平的提高和手机照相功能的日趋完善，人们可以随自己心意拍摄照片，不知不觉之中，每个人都保存了大量的生活照片。然而，每当想重温照片或者想分享一张特别满意的照片时，从众多的照片中一遍遍翻找的确是一件费时费力的事情。能否借助AI的人脸识别技术来帮助人们自动整理照片，实现照片的智能搜索呢二.解决方案2.具体方案三.预备知识1.人脸分类器三.预备知识1.人脸分类器人脸的检测结果人脸的位置及大小数据三.预备知识2.人脸识别算法（1）EigenFace算法基本思想：把人脸从像素空间变换到另一个空间，在另一个空间中做相似性的计算。该算法首先选择一个合适的子空间，将所有的图像变换到这个子空间中，然后在这个子空间中衡量相似性或者进行分类学习。它利用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）得到人脸分布的主要成分，对训练集中所有人脸图像的协方差矩阵进行特征值分解，得到对应的特征向量，这些特征向量就是“特征脸”。（2）FisherFace算法FisherFace算法是基于线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）算法实现的，基本思想是：将高维样本数据投影到最佳分类的向量空间，保证数据在新的子空间中有更大的类间距离和更小的类内距离。（3）LBPHFace算法局部二进制编码直方图（LocalBinaryPatternsHistograms，LBPH）是基于提取图像特征的LBP算子，该算法的大致思路是：先使用LBP算子提取图像特征，这样可以获取整个图像的LBP编码图像；再将该LBP编码图像分为若干个区域，获取每个区域的LBP编码直方图，从而得到整个图像的LBP编码直方图。三.预备知识2.人脸识别算法使用人脸识别模型前，要执行以下命令安装OpenCV的扩展包首选人脸识别算法三.预备知识2.人脸识别算法三.预备知识2.人脸识别算法执行结果四.任务1——训练人脸识别模型1.构建一个人脸分类器定义实现人脸检测功能的函数四.任务1——训练人脸识别模型2.生成目标人脸数据的训练集人脸数据人脸标签四.任务1——训练人脸识别模型3.训练人脸识别模型保存模型已备后用五.任务2——利用训练好的模型来搜索照片1.加载训练好的模型初始化人脸识别方法，读取训练好的模型文件，将其作为识别照片的人脸分类器。五.任务2——利用训练好的模型来搜索照片1.加载训练好的模型初始化人脸识别方法，读取训练好的模型文件，将其作为识别照片的人脸分类器。五.任务2——利用训练好的模型来搜索照片2.在照片集中搜索要找的照片定义搜索函数五.任务2——利用训练好的模型来搜

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