最近幾天了解了一下人臉識別，應用場景可以是圖片標注，商品圖和廣告圖中有沒有模特，有幾個模特，模特的性別，年齡，顏值，表情等數據的挖掘。
基礎的識別用dlib來實現，dlib是一個機器學習的包，主要用C++寫的，但是也有Python版本。其中最流行的一個功能是Facial Landmark Detection, 配備已經訓練好的輪廓預測模型，叫shape_predictor_68_face_landmarks.dat, 從名字就可以看出，它可以檢測出面部的68個關鍵點，包括五官和外輪廓等。
安裝dlib會花比較長時間，因為依賴包有十個左右，裝完了dlib別忘了下載predictor數據文件。
wget
http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
pip install dlib
我在Adrian大神的代碼做了一點修改和封裝，先定位臉部的方框，box_face畫出方框，在此基礎上可選調用tag_face_number來標注臉的標號或者draw_face_landmarks來標注特征點，也可以直接調用count_faces來統計臉的個數，mark_all_faces給所有的臉把所有信息都加上。
拿九張模特圖來試試，半臉的不行，側的太厲害不行，其它都能識別出來。
一張圖多張臉的也毫無壓力
接下來性別和年齡就不好做了，必須通過機器訓練數據，還沒時間摸透，又想盡快拿到這些標注，于是先走捷徑去調face++的API, 注冊個賬號申請key和secret即可，免費賬戶有qps限制，且一張照片內最多支持五人識別。
官方的代碼示例極差，而且還是只支持Python2的， 收先要改寫一下。Attribute中有很多數據可以拿，你想的到的想不到的都有，甚至包括顏值，人種等。顏值還算靠譜，范冰冰90分，鳳姐49分，人種就難說了，歐美模特分分鐘當成Asian.
機器說: 性別女，表情偏悲傷，顏值89分，28歲，亞洲人，基本沒笑
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機器說: 性別男，表情很快樂，顏值52分，61歲，黑人，大笑
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