facenet接入笔记

  之前尝试了pca降维的方法来实现人脸特征的提取 ，效果不是很好。于是最近尝试一下其他的神经网络的方法来提取特征，这里用到了python的一个开源项目，facenet。接下来说一说facenet网络的接入说明。

  首先facenet网络的基本原理是将图片经过网络层层处理，转化为一个128维的向量，从而可以在欧氏空间上计算距离，以此作为图片的相似度，可以做人脸的匹配了。

    我的运行运行环境是python3.5+tensorflow+pycharm，下面简单说一下环境的配置。

    python的安装和tensorflow安装，我使用的Anaconda3，官网下载非常之慢，建议在清华镜像网站下载，地址如下：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

    直接找到你对应的版本下载即可，安装一路next就行。安装好了之后在开始菜单里面会多出如图1所示的几个图标：

    

点开anacoda prompt 输入conda create -n tensorflow python=3.5，即可安装tensorflow，安装好之后，在anaconda目录下，envs目录下会多一个tensorflow文件夹。这里python环境和tensorflow就安装好了。

    接下来我使用了pycharm编辑器来编辑python，下载地址https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows，安装过程没什么说的，基本上一路next就行。

 然后下载facenet项目：https://github.com/davidsandberg/facenet。

将facenet项目导入pycharm：

之后这个细节一定要注意，点开file->setting，选择project：workspace->project interpreter,选择python解释器的时候，一定要选择我们anaconda\envs\tensorflow目录下的那个python.exe。否则无法导入tensorflow相关的库。之后根据pycharm提示，将需要的包全部导入就行了。

到这里，我们的配置基本上就完成了。但是有的同学，在facenet可能会报错：说找不到facenet和align模块：

出现这个错误，打开anaconda prompt，在黑窗口输入 conda update conda

更新环境之后，报错就没了。

到这里，我们就可以使用facenet网络，自己找数据集来训练模型，进行人脸识别了。