onekeyai/facenet repository overview

一、容器启动 sudo nvidia-docker run -it -p32780:8888 onekeyai/facenet:v1.0 /bin/bash

二.结构 align：MTCNN人脸检测相关模型文件 facenet.py： facenet文件 dataset:：存放数据 （人脸数据库） utils：工具类文件， 文件读写，图像相关操作函数 models：facenet预训练模型

三.流程 1.人脸数据库： 在 dataset/images 下存放人脸， 每人一个文件夹，4-6张jpg格式单人照片，最好是正面照，侧面的识别不太好 （可以在客户端上传图片至服务端，服务端写好了存入训练集的函数，客户端目前是从本地直接上传，本地路径暂时是/home/yxy/ 要稍微改一下） 2.embedding数据库 运行create_dataset.py生成embedding数据库，得到人脸特征 每次训练集更新都要重新运行create_dataset.py 3. 人脸识别 加载人脸库（load_dataset函数） 人脸识别 （compare_embadding函数） 准备好训练集后运行facerecog.py (端口：8888) ， 客户端clientzmq.py发送每帧图片发送到服务端，服务端识别后返回人名和坐标