测试人脸相似度，怎么对比两张图片的相似度

提起测试人脸相似度，大家都知道，有人问怎么对比两张图片的相似度，另外，还有人想问人脸相似度对app都有哪些？你知道这是怎么回事？其实有没有可以看出两张图片里面两个人相似度的软件？下面就一起来看看怎么对比两张图片的相似度，希望能够帮助到大家！

测试人脸相似度

1、测试人脸相似度:怎么对比两张图片的相似度

1、首先打开微信，选择底部“发现”。如图所示。

2、然后在点击进入“小程序”。如图所示。

3、然后输入“腾讯AI体验中心”搜索，点击进入。

4、选择“人脸对比”。如图所示。

5、上传两张图片上去，点击“人脸比对”。

6、两个人的相似度就出来了。完成效果图。

2、测试人脸相似度:人脸相似度对app都有哪些？

1、微信

打开微信，选择底部“发现”，点击进入“小程序”，在搜索栏输入“腾旭AI体验中心”，进入小程序。选择“人脸对比”，上传图片后点击“人脸对比”即可。两张照片 在脸比对。

2、本地化人脸相似度比对软件免费照片夫妻相测试。

本地化人脸相似度比对软件是一款比较两张面孔相似度的软件，在电脑本地选择两张人头像照片，选好照片以后即可自动显示两张照片的相似程度，不需要连网 *** 作，软件亲测，比较结果还是挺准的，有需要的朋友不妨试试！

3、人脸识别对比软件

本地化人脸识别对比软件，本地选择两张需要对比相似度的人脸图片即可看到相似度，不需要网络，完全可以脱机使用！比对2张人脸图像相似度的技术技术主要分为两部分：部为前端人脸检测技术，主要支持在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保 *** 作的为真实人脸。

第二部为比对2张人脸图像相似度的技术，该环节通过在检测技术环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别，取到头像后，将现场人脸与上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。

3、测试人脸相似度:有没有可以看出两张图片里面两个人相似度的软件？

目前只有在线检测，有个EyeKey人脸识别在线体验，EyeKey生物识别云网站。点击“技术体验”进入体验。

4、测试人脸相似度:人脸识别是怎么实现的？

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间侦测，自动调整曝光强度等技术。

有没有可以看出两张图片里面两个人相似度的软件？ 5、测试人脸相似度:脸寻app能测两张脸的相似度吗？

脸寻app能够测两张脸的相似度呀，它不仅能够测两张人脸的相似度，还能够秒级确认用户是否属于同一个人。父子相似度照片测试软件。

6、谁能提供给我一个利用PCA主成分分析来对比两张人脸图片相似度的opencv程序代码？？

CSDN上有，自己搜一下

以上就是与怎么对比两张图片的相似度相关内容，是关于怎么对比两张图片的相似度的分享。看完测试人脸相似度后，希望这对大家有所帮助！

头像对比用腾旭AI体验中心软件。

打开微信，选择底部“发现”，点击进入“小程序”，在搜索栏输入“腾旭AI体验中心”，进入小程序。选择“人脸对比”，上传图片后点击“人脸对比”即可。

PHOTOSHOP其实很简单。像你要做的这种在PHOTOSHOP中新建-把像素设置成100-100。然后再左边的工具栏选择文字工具。打出来排版。然后另存就OK。如果想更换背景颜色也很方便；如果想寻求最简单的方法的话PHOTOSHOP做出来是很不错的。

人证识别系统：

人证识别技术，是指通过计算机将人脸信息（指人的脸型、面像等固有的身理特征）采集、处理、对比等，来鉴定个人身份的一项技术。

通过CCD来采集人脸的图像及该人脸固有的特征，进行预处理，提取预处理的信息与采集到的身份z照片，进行人脸信息对比，将采集到的身份z信息、人脸信息及对比结果保存与数据库。

人证识别集：计算机、通信、网络、WEB服务、人脸识别技术、数据库、第二代居民身份z信息技术等多元化技术为一体的，综合性身份验证管理应用系统。

第一步：准备facenet程序：

一、下载FaceNet源码。

下载地址：facenet源码

二、精简代码。

作者在代码里实现了很多功能，但是对于初学者来说，很多代码是没有必要的，反倒找不到学习这个程序的入口。建议先精简一下代码，便于读懂代码：新建一个文件夹，取名：facenet，把源码中的src文件夹直接拷贝过来。

注：便于大家能够看懂代码，以上两步我已经完成，同时，自己运行程序之后，还对里边的代码做了详细的注释，如果想先了解facenet的源码，强烈建议下载这个，下载地址：facenet精简版

第二步：下载预训练模型。

facenet提供了两个预训练模型，分别是基于CASIA-WebFace和MS-Celeb-1M人脸库训练的，不过需要去谷歌网盘下载，这里给其中一个模型的百度网盘的链接：链接: 预训练模型百度网盘地址 密码: 12mh

下载完成后，把预训练模型的文件夹拷贝在刚才的文件夹里。用pycharm打开这个工程文件

第三步：运行人脸比对程序（compare.py）。

facenet可以直接比对两个人脸经过它的网络映射之后的欧氏距离。

-1、在compare.py所在目录下放入要比对的文件1.png和2.png。

-2、运行compare.py文件，但是会报错

这是因为这个程序需要输入参数，在上方的工具栏里选择Run>EditConfigurations ,在Parameters中配置参数：20170512-110547 1.png 2.png。再次运行程序

可以看到，程序会算出这两个图片的差值矩阵

第四步：图片预处理——运行人脸对齐程序（align\align_dataset_mtcnn.py）。

我们可以下载LFW数据集用来测试这个程序，也为后边的训练函数做好数据准备。

下载链接：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/。下载后解压在data文件夹中。

因为程序中神经网络使用的是谷歌的“inception resnet v1”网络模型，这个模型的输入时160*160的图像，而我们下载的LFW数据集是250*250限像素的图像，所以需要进行图片的预处理。

在运行时需要输入的参数：

input_dir:输入图像的文件夹（E:\facenet\data\lfw E:\facenet\data\lfw）

output_dir:输出图像的文件夹（E:\facenet\data\lfw E:\facenet\data\lfw_160）

指定裁剪后图片的大小：--image_size 160 --margin 32 --random_order（如果不指定，默认的裁剪结果是182*182像素的）

比如我的是：E:\facenet\data\lfw E:\facenet\data\lfw_160 --image_size 160 --margin 32 --random_order

如果在pycharm中运行，按照同样的方法配置以上参数

第五步：运行训练程序：（train_tripletloss.py）。

前边已经下载并处理好了LFW的数据集，现在，可以进行训练了。

运行之前，要在train_tripletloss.py中把加载数据的路径改成自己的数据集所在路径

注：train_tripletloss.py和train_softmax.py的区别：这是作者对论文做出的一个延伸，除了使用facenet里提到的train_tripletloss三元组损失函数来训练，还实现了用softmax的训练方法来训练。当然，在样本量很小的情况下，用softmax训练会更容易收敛。但是，当训练集中包含大量的不同个体(超过10万)时，最后一层的softmax输出数量就会变得非常大，但是使用train_tripletloss的训练仍然可以正常工作。

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