dlib es una biblioteca de C++ que proporciona muchos algoritmos y herramientas de aprendizaje automático, incluido el reconocimiento facial. El algoritmo de reconocimiento facial de dlib se basa en tecnología de aprendizaje profundo y utiliza la red neuronal convolucional (CNN) para el entrenamiento.
El algoritmo de reconocimiento facial de dlib se divide principalmente en dos pasos: detección de rostros y extracción de características faciales.
1. Detección de rostros
El algoritmo de detección de rostros de dlib utiliza un método basado en funciones HOG y clasificadores en cascada. La característica HOG es un descriptor de característica local que puede describir de manera efectiva la información de borde y textura en una imagen. Un clasificador en cascada es un clasificador de múltiples capas, cada capa es un clasificador débil y se puede obtener un clasificador fuerte en cascada. El algoritmo de detección de rostros de dlib utiliza un clasificador en cascada de 5 capas para detectar rostros en imágenes de diferentes escalas.
2. Extracción de rasgos faciales
El algoritmo de extracción de características faciales de dlib utiliza un método basado en el aprendizaje profundo. Específicamente, utiliza una red neuronal convolucional de 29 capas que convierte una imagen de una cara en un vector de 128 dimensiones llamado vector de características faciales. Este vector es muy comparable y se puede usar para comparar la similitud de dos imágenes de rostros.
El algoritmo de reconocimiento facial de dlib puede juzgar si pertenecen a la misma persona comparando la distancia euclidiana de dos vectores de características faciales. Si la distancia euclidiana entre dos vectores de características faciales es menor que un umbral, se considera que pertenecen a la misma persona. Este umbral se puede ajustar de acuerdo con los escenarios de aplicación reales.
En general, el algoritmo de reconocimiento facial de dlib es un método basado en el aprendizaje profundo con alta precisión y solidez. Se puede aplicar al reconocimiento facial, la verificación facial, la búsqueda facial y muchos otros campos.