23|案例:带你用Faiss手撸一个人脸识别系统
彭旭
你好,我是彭旭。
通过前面两节课的学习,你应该已经学会了如何使用 Faiss 来实现向量化检索,这节课,我们就用 Faiss 来搭建一个人脸识别系统。
需求场景分析
在日常生活中,我们会碰到各种各样的人脸识别场景,比如门禁系统、人脸门店客流系统、人脸支付等。
其实这些场景,可以归纳为两种类型的人脸识别,第一种是 1 对 1 的人脸对比,比如手机的人脸解锁、支付等。第二种是 1 对 N 的人脸搜索,比如人脸门禁、人脸客流系统等。这里我们以人脸门店客流系统为例,来搭建一个人脸搜索系统。
我来简单介绍下这个人脸门店客流系统。它能利用人脸识别技术,实时统计和分析门店的客流量。
我们可以在店门口安装一个摄像头,摄像头会捕捉人脸,然后保存为图片。
图片通过人脸识别系统后,会生成一个唯一的 FaceId。后续,相同人脸的图片会通过人脸识别系统关联到同一个 FaceId,这样就能用来分析门店客流的 PV、UV 等数据。
这个 FaceId 也可以跟会员的资料绑定,一旦这个用户进入到门店,系统就能用摄像头拍摄到的图片,进行人脸识别,就知道是哪个会员进店了,然后在收银台显示会员的信息,如果搭建了 CDP 客户画像系统,收银员还可以根据会员的标签、画像等,了解客户的喜好,更好地为会员做推荐与服务。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线
笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
1. 人脸识别服务搭建需求场景分析,包括1对1的人脸对比和1对N的人脸搜索,以及人脸门店客流系统的功能和应用场景。 2. 人脸识别服务搭建的流程,包括依赖库安装、数据准备、图片人脸定位与识别、使用Faiss加载人脸向量构建索引和人脸检索。 3. 使用Faiss索引分片的逻辑,通过将图片向量化、聚簇归类、以及使用Faiss分片索引来提升整体的检索效率。 4. 人脸识别中的准确度主要取决于人脸检测、特征提取和向量检索的精准度,以及通过计算特征向量之间的距离来确定人脸的身份。 5. 当人脸向量所需内存增加到单台服务器无法支撑,或者检索时间过长,可以对数据或者索引进行分片来“分而治之”,但分片对检索的准确性会有一定的影响。 6. 思考提升人脸识别的准确性与性能的办法,欢迎交流和分享。
仅可试看部分内容,如需阅读全部内容,请付费购买文章所属专栏
《分布式数据库从入门到实战》,新⼈⾸单¥59
《分布式数据库从入门到实战》,新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有,未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪,如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示,欢迎踊跃留言。
收起评论