这是项目《人脸识别Face Recognition》系列之《InsightFace实现人脸识别Face Recognition》Python版本；项目基于开源ArcFace(也称InsightFace)模型搭建一套完整的Python版本人脸识别系统（Face Recognition or Face Identification）；

整套人脸识别系统核心算法包含人脸检测和人脸关键点检测，人脸校准，人脸特征提取以及人脸比对(1:1)和人脸搜索(1:N)。本项目人脸识别系统可以达到目前商业级别的人脸识别准确率，在误识率(FAR)0.1%的情况下，可提供99.57%的通过率(TAR)；可以满足人脸比对，人脸签到、人脸门禁、人员信息查询、安防监控等人脸识别应用场景。

Python版本人脸检测和人脸识别效果：

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更多项目《人脸识别Face Recognition》系列文章请参考：

人脸识别1：人脸识别数据集https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600545
人脸识别2：InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码下载)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600472
人脸识别3：C/C++ InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600571
人脸识别4：Android InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600600

2. 项目安装

项目结构说明


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├── configs                # 配置文件(设置检测模型，特征提取模型)
├── core
│   ├── alignment          # 人脸校准算法
│   ├── detection          # 人脸检测模型
│   ├── feature            # 人脸特征提取模型
│   ├── face_detector.py   # 人脸检测(支持MTCNN和RFB)
│   ├── face_feature.py    # 人脸特征提取模型
│   ├── face_matcher.py    # 人脸匹配算法
│   ├── face_recognizer.py # 人脸识别 
│   └── face_register.py   # 人脸注册
├── data                   # 人脸识别相关数据
├── face_compare.py        # 1:1人脸比对Demo
├── face_search.py         # 1:N人脸搜索Demo
├── register.py            # 1:N人脸搜索人脸数据库注册Demo
├── README.md              # 说明文档
└── requirements.txt       # 项目依赖文件

Python依赖环境，使用pip安装即可，项目代码都在Ubuntu系统和Windows系统验证正常运行，请放心使用；若出现异常，大概率是相关依赖包版本没有完全对应


numpy==1.16.3
matplotlib==3.1.0
Pillow==6.0.0
easydict==1.9
opencv-contrib-python==4.5.2.52
opencv-python==4.5.1.48
pandas==1.1.5
PyYAML==5.3.1
scikit-image==0.17.2
scikit-learn==0.24.0
scipy==1.5.4
seaborn==0.11.2
tensorboard==2.5.0
tensorboardX==2.1
torch==1.7.1+cu110
torchvision==0.8.2+cu110
tqdm==4.55.1
xmltodict==0.12.0
basetrainer
pybaseutils

项目安装教程请参考（初学者入门，麻烦先看完下面教程，配置好开发环境）：

项目开发使用教程和常见问题和解决方法
视频教程：1 手把手教你安装CUDA和cuDNN(1)
视频教程：2 手把手教你安装CUDA和cuDNN(2)
视频教程：3 如何用Anaconda创建pycharm环境
视频教程：4 如何在pycharm中使用Anaconda创建的python环境

3. 人脸识别系统

人脸识别主要包含人脸比对(1:1)和人脸搜索(1:N)两大功能，涉及的核心算法主要包含：人脸检测和人脸关键点检测，人脸校准，人脸特征提取以及人脸比对(1:1)和人脸搜索(1:N)；当然，实际业务中，可能还会增加人脸质量检测以及活体识别等算法，碍于篇幅，后续再分享活体识别算法。

下图给出本项目人脸识别系统算法实现架构流程图：

（1）人脸检测和关键点检测

人脸检测的方法比较多，项目提供两种人脸检测方法：一种是基于MTCNN的通用人脸检测模型，另一种是轻量化的、快速的RFB人脸检测模型；这个两个模型都能实现人脸检测，并同时预测人脸的五个关键点(Landmark)。

模型	Paper	源码	说明
MTCNN	Paper	Link	支持人脸检测和人脸关键点检测(5个点) 通用场景人脸检测，计算量较大，适合PC服务器部署
RFB	Paper	Link	支持人脸检测和人脸关键点检测(5个点) 轻量级人脸检测，适合简单场景人脸检测，计算量较小，适合嵌入式，开发板，Android等终端部署

MTCNN人脸检测参考项目：GitHub - Sierkinhane/mtcnn-pytorch: A face detection algorithm
RFB人脸检测参考项目：https://www.wpsshop.cn/w/Monodyee/article/detail/289217