前言

看起来非常高端的人脸识别接口，简单的进行二次开发就可以衍生为人脸识别考勤系统、人脸识别安全系统等等；

展厅以及实现逻辑

启动界面

• 点击“是”：人脸已经录入数据库，识别失败弹出Warning可能因为误判，重新识别！

• 点击“否”：人脸未录入数据库，上传图片进行人脸录入；（需要管理员密码）

1. 人脸已录入情况

2. 人脸未录入情况

运行终端

实现算法：Retinaface+Facenet

Retinaface：是一种高效的目标检测模型，可以用于人脸检测、人脸关键点检测和人脸属性检测。该模型的核心思想是使用多级特征金字塔和特征融合来提高检测精度和速度。具体来说，Retinaface模型使用了一组卷积神经网络对图像进行多级特征提取，并将特征金字塔结合起来进行目标检测。同时，该模型还使用了Anchor-Free的检测方式，避免了需要预定义锚点的问题，从而提高了检测准确率。总体上，Retinaface模型是一种高效、准确、通用的目标检测模型，可以广泛应用于计算机视觉领域的各个方向。

Facenet：是由Google开发的人脸识别系统。该系统使用深度学习技术，可以对一张图片中的多个人脸进行检测、定位和识别。它的核心是一个深度卷积神经网络模型，该模型能够将人脸转换为高维向量表示，并通过计算欧式距离来判断两张人脸是否属于同一个人。Facenet的性能在多个公开测试集上已经达到了最先进的水平。该系统可以应用于人脸识别、人脸比对、人脸聚类等多个领域。

Retinaface和Facenet可以结合使用进行人脸检测和人脸识别。

首先，使用Retinaface进行人脸检测。Retinaface是一种基于深度学习的人脸检测算法，可以检测出图片中的人脸，并且给出人脸的位置和大小。

接着，使用Facenet进行人脸识别。Facenet是一种基于深度学习的人脸识别算法，可以将人脸转化成一个128维的向量，通过比较向量的差异来进行人脸识别。

结合使用Retinaface和Facenet，可以实现对图片中多个人脸的检测和识别，具有较高的准确性和鲁棒性。有限制的AI可以在此基础上继续开发，为人脸识别领域的应用提供更多可能性。