人臉識别評分流程-tft每日頭條

人臉識别評分流程

圖文更新时间:2024-08-27 22:01:34

前置條件環境準備如下所示：Pycharm python3.6 sklearn face_recognition dlib

Step1：KNN算法簡介

K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬于某一個類别，則該樣本也屬于這個類别。KNN算法可用于多分類，KNN算法不僅可以用于分類，還可以用于回歸。通過找出一個樣本的k個最近鄰居，将這些鄰居的屬性的平均值賦給該樣本，作為預測值。

KNeighborsClassifier在scikit-learn在sklearn.neighbors包之中。

KNeighborsClassifier使用很簡單，三步：

1）創建KNeighborsClassifier對象

2）調用fit函數

3）調用predict函數進行預測。

Step2：看看項目的目錄結構如下

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）1

Step3：看看訓練數據

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）2

Step4：看看測試數據

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）3

Step5：看看模型計算出來的考勤數據

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）4

打開後如下圖所示：

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）5

Step6：兩個核心的py文件解析

KNN_Recognition_easy.py 通過模型去統計考勤的py文件。

KNN_Train_easy.py 通過訓練數據生成模型的py文件。代碼如下：

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）6

程序入口：

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）7

調用main()

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）8

往下依次調用有：

predict()

getvalueToKey()

strTotime()

prase_filename_date()

writeExcel()

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）9

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）10

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）11

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）12

人臉識别評分流程（recognition人臉識别之考勤統計）13

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