OpenFace的一些了解

1.OpenFace内4个样例代码

配置学习了两个

其一：

1. Ubantu 基本命令
2. Docker 安装方式、发布网站方式、查看验证安装结果命令
3. Openface 基本demo 实现方式、和基本原理

其二：

尝试安装了PyCharm（免费版）的开发环境

解读此段源代码

分析如下：（前提参考Demo1原理）

1. 网页响应后台服务机制采用WebSocket方式，达到网面与后台Server服务信息交互
2. 后台响应通过网页调用本地摄像头，采用OpenCV库
3. 采集图像用后台调OpenFace提供算法和特征库进行对比得到结果 （对比方式可参考Demo2）
4. 对比结果存储可采用尝试采用Mysql 进行记录（其他存储方式也可）

步骤中涉及需要了解：Ubuntu基本命令，Docker基本命令，Python调用OpenCV，WebSocket，OpenFace 等

Openface的源码是基于linux环境的，没有windows环境版本

但是，可以采取直接引用Openface项目文件的方式进行引入VS2015中供Python使用

例如：

1．需要在本机安装：OpenCV+ Dlib 对应的类库

其中，Dlib在官方的安装包，是支持linux环境的，如果需要安装在Windows环境中需要使用用到Cmake和BOOST

此部分可以参考：http://blog.csdn.net/tina_zhou3/article/details/50595636

2．学习OpenFace Demo2 原理发现，此Demo主要针对图片和图片使用官方模型进行特征提取，转换为128维向量，进行平方求和得出距离差

距离差越小表示越相似

3．目前遇到的问题：

1. 摄像头采集图像进行特征描绘，效率太差，不排除电脑性能问题.画面很慢
2. 建议尝试采集图像，再用命令控制取图，进行特征提取
3. 并未对特征进行对比得到结果集

4.

前采取，本地摄像头的方式，采取图像

输入‘S’取一张照片A和文件夹中保存好的另一张照片B 进行特征值对比，显示矩阵之间特征值的距离为0.169（图片右上角）

感觉上有些问题，不知道是算法没用对还是其他原因

源代码放入路径：记录\OpenCV+Python

名称：OpenFaceTest.rar