基于YOLO v3和FaceNet微调的人脸识别与辨识

简介：
本研究利用YOLO v3进行高效目标检测，并结合FaceNet对人脸特征进行微调以增强人脸识别精度，旨在实现快速准确的人脸辨识系统。 项目结构如下： - data - baseface：包含图片、根据这些图片训练的128维向量以及文件夹与人名映射文件。 - 0: 第一个人的图片，标签为0。 - 1: 第二个人的图片，标签为1。 ... - n: 第n个人的图片，标签为n。 - map.txt：包含文件夹和对应的人名映射关系。 - vector.csv：根据这些图片得到的128维向量及其类别（即文件夹名称）。 - weights_facenet：Facenet模型权重文件。 - weights_yolo：基于Yolo v3训练后的模型权重。 - weights_svm：依据vector.csv文件训练出的支持向量机(SVM)模型权重。 - face-names: 预测类别的默认设置，无需更改即可使用。 - yolo_anchors.txt：在训练Yolo v3过程中得到的聚类锚框。