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最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。
基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landmark Detection, 配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landmarks.dat, 从名字就可以看出，它可以检测出面部的68个关键点，包括五官和外轮廓等。
安装dlib会花比较长时间，因为依赖包有十个左右，装完了dlib别忘了下载predictor数据文件。
wget
pip install dlib
我在Adrian大神的代码做了一点修改和封装，先定位脸部的方框，box_face画出方框，在此基础上可选调用tag_face_number来标注脸的标号或者draw_face_landmarks来标注特征点，也可以直接调用count_faces来统计脸的个数，mark_all_faces给所有的脸把所有信息都加上。
拿九张模特图来试试，半脸的不行，侧的太厉害不行，其它都能识别出来。
一张图多张脸的也毫无压力
接下来性别和年龄就不好做了，必须通过机器训练数据，还没时间摸透，又想尽快拿到这些标注，于是先走捷径去调face++的API, 注册个账号申请key和secret即可，免费账户有qps限制，且一张照片内最多支持五人识别。
官方的代码示例极差，而且还是只支持Python2的， 收先要改写一下。Attribute中有很多数据可以拿，你想的到的想不到的都有，甚至包括颜值，人种等。颜值还算靠谱，范冰冰90分，凤姐49分，人种就难说了，欧美模特分分钟当成Asian.
机器说: 性别女，表情偏悲伤，颜值89分，28岁，亚洲人，基本没笑
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机器说: 性别男，表情很快乐，颜值52分，61岁，黑人，大笑
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