資源簡介

(共17張PPT)
常
規(guī)
打開“文件接收柜”中的train.py文件，將P61頁圖2-3-3“人臉識別代碼”后四行補充完整。
練
習
#image read的縮寫，即圖像讀取的意思。
3、imread()函數(shù)
2、append()函數(shù)
#開源的Python科學計算庫，用于處理數(shù)據(jù)、進行數(shù)組計算。
#追加的意思。追加即每次都添加到當前列表的結(jié)尾。
1、numpy庫
知識回顧：
課堂導入：
同學們：上節(jié)課我們學習了計算機能夠通過圖片“認識”一個人。
今天這節(jié)課我們要來測試一下看看計算機能否“認出”一個人，下面我們就一起來學習。
2“認出”一個人
時間：XXXX.XX.XX
學
習
了解基于圖片的人臉識別預測
目
標
學習活動1——如何從圖片“認出”一個人
計算機通過機器學習已經(jīng)“認識”一個人，知道其人臉特征了，接著就可以輸入照片進行人臉識別預測，看看計算機能不能“認出”這個人。基于圖片的人臉識別預測的過程如下圖。
輸入測
試圖片
識別
預測
輸出預
測結(jié)果
學習活動2——識別預測
基于OpenCV的人臉識別預測使用了LBPH識別器中的predict()函數(shù)，它返回識別預測的標簽值和置信度評分（相似度）。本節(jié)使用上一節(jié)中兩張圖片“img01.jpg”和“img02.jpg”機器訓練的結(jié)果，來測試人臉識別的效果。
第一步：人臉識別
對測試圖片進行人臉識別，只需要在“人臉識別訓練程序”代碼中加入一段人臉識別預測代碼，對測試圖片“test01.jpg” 進行人臉識別。
test01.jpg
學習活動2——識別預測
人臉識別的完整程序代碼如下：
人臉識別預測代碼
學習活動2——識別預測
解釋下面四行代碼意思：
1、讀入待預測圖片
2、predict（）函數(shù)返回標簽值和置信度評分
3、print（）函數(shù)輸出標簽值
4、print（）函數(shù)輸出置信度評分（相似度）
學習活動2——識別預測
運行結(jié)果如下圖，輸出顯示label值為0，表示測試圖片和之前的標簽“0”是同一個人；confidenee是置信度評分，如果為0則表示完全匹配，此程序顯示約為22.18，表示相似度比較高。
人臉識別預測程序運行結(jié)果
做一做： 如果將測試圖片改為袁隆平先生的照片“1.jpg”， 那人臉識別預測的結(jié)果會怎樣 （2mins）
學習活動2——識別預測
將測試圖片改為“1.jpg”
做一做： 如果將測試圖片改為袁隆平先生的照片“1.jpg”， 那人臉識別預測的結(jié)果會怎樣 （2mins）
學習活動2——識別預測
試驗結(jié)果：程序報錯，無法測試該圖片
學習活動2——識別預測
在“兩個不同的人臉的識別訓練程序”代碼中添加一段人臉識別預測代碼，對測試圖片“test10.jpg” 進行人臉識別。
第二步：認出不同的人
學習活動2——識別預測
兩個不同的人臉的識別完整的代碼如下：
代碼改變部分
學習活動2——識別預測
運行結(jié)果：
運行結(jié)果如右圖，label顯示為1，表示測試圖片和后面的標簽“1”是同一個人；confidence顯示約為24.45，表示相似度比較高。
作
業(yè)
1、繼續(xù)補全P61“人臉識別代碼”
2、新建一個Python文件，輸入圖2-3-6
”兩個不同的人臉的識別代碼“，運行查看結(jié)果。
see you~

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