facerec 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

facerec/
├── AUTHORS.markdown
├── LICENSE
├── README.markdown
├── doc/
│   ├── mm
│   └── py
├── facerec/
│   ├── classifier.py
│   ├── distance.py
│   ├── feature.py
│   ├── model.py
│   ├── preprocessing.py
│   ├── util.py
│   └── validation.py
├── gitignore
└── py/
    └── apps/
        └── scripts/
            └── simple_example.py

目录结构介绍

• AUTHORS.markdown: 项目作者信息。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用 BSD-3-Clause 许可证。
• README.markdown: 项目介绍和使用说明。
• doc/: 项目文档目录，包含 MATLAB/GNU Octave 和 Python 的文档。
• facerec/: 核心代码目录，包含人脸识别算法的实现。
  • classifier.py: 分类器实现，如 k-Nearest Neighbor 和 Support Vector Machines。
  • distance.py: 距离度量实现，如欧氏距离、余弦距离等。
  • feature.py: 特征提取实现，如 Eigenfaces、Fisherfaces 等。
  • model.py: 可预测模型的实现。
  • preprocessing.py: 预处理实现，如直方图均衡化、局部二值模式等。
  • util.py: 工具函数实现。
  • validation.py: 交叉验证实现。
• py/: Python 应用脚本目录。
  • apps/scripts/simple_example.py: 一个简单的示例脚本，展示如何使用 facerec 框架进行人脸识别。

2. 项目启动文件介绍

simple_example.py

simple_example.py 是一个简单的示例脚本，展示了如何使用 facerec 框架进行人脸识别。该脚本的主要功能如下：

• 读取图像数据: 从指定路径读取图像数据，并将其转换为 NumPy 数组。
• 特征提取: 使用 Fisherfaces 算法提取人脸特征。
• 分类: 使用 k-Nearest Neighbor 分类器进行人脸识别。
• 交叉验证: 使用 k-fold 交叉验证评估模型性能。

使用方法

1. 确保图像数据按照指定目录结构存放。
2. 运行 simple_example.py 脚本：

python simple_example.py /path/to/image/data

3. 项目配置文件介绍

facerec 项目没有明确的配置文件，但可以通过以下方式进行配置：

• 依赖安装: 项目依赖于多个 Python 库，可以通过 pip 安装：

pip install scikit-learn numpy scipy matplotlib Pillow

• 图像数据路径: 在 simple_example.py 中，可以通过修改 path 参数指定图像数据的路径。

• 模型参数: 可以通过修改 simple_example.py 中的参数来调整模型，如特征提取方法、分类器类型等。

示例

# 修改特征提取方法为 Eigenfaces
from facerec.feature import Eigenfaces
feature = Eigenfaces()

# 修改分类器为 Support Vector Machines
from facerec.classifier import SVM
classifier = SVM()

通过以上方式，可以根据具体需求对 facerec 项目进行配置和使用。