基于facenet的人脸识别

人脸识别流程主要由人脸数据建档与识别两个核心环节构成，其中人脸数据建档环节的核心任务是对相关人员的人脸信息进行采集并完成数据入库操作，而人脸识别环节则侧重于对目标人脸实施数据获取与身份判定的流程。

从具体实现方式来看，人脸识别的整体流程通常涵盖人脸图像特征检测、特征描述生成、特征对齐处理以及数据库相关操作（包括索引构建与数据存储）等多个功能模块。

本研究以facenet算法作为基础框架来完成人脸识别的实现过程，关于face算法的详细内容可参考如下链接。

https://github.com/davidsandberg/facenet

1、 人脸检测

通过应用mtcnn算法对图像中的人脸进行定位识别，load_and_align_data 函数用于提取图像中面积最大的人脸区域坐标（由于最终目标为完成人脸识别任务，在进行人脸检测时仅需关注最大人脸区域即可）

 def load_and_align_data(image_paths, image_size=160, margin=44, gpu_memory_fraction=1.0):

    
  
    
     minsize = 20 # minimum size of face
    
     threshold = [ 0.6, 0.7, 0.7 ] 
    
     factor =