在科技日新月异的今天，机器视觉已经成为了一个备受瞩目的领域。在这个领域中，人脸识别技术更是备受关注。在人工智能专业教学中，机器视觉课程不仅要上基础课程，还要进行应用实验。其中人脸识别是实验也是学生们常做的。

今天我们就教大家如何做人脸识别的实验。

一、实验目的

1. 掌握百度人脸识别的方法。

2. 掌握 AiCam 框架的部署和使用。

二、实验内容

1. 算法原理

1.1 基本描述

百度人脸识别应用接口，包括人脸注册、人脸库管理、人脸对比等功能。通过对比人脸库中 N 张人脸，进行 1：N 检索，找出最相似的一张或多张人脸，并返回相似度分数。百度人脸识别应用接口支持百万级人脸库管理，毫秒级识别响应，可满足身份核验、人脸考勤、刷脸通行等应用场景。

人脸识别的效果示例如下：

2.1 功能描述

AiCam人工智能轻量化应用框架是一款面向于人工智能边缘应用的开发框架，采用统一模型调用、 统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式，实现了嵌入式边缘计算环境下进行快速的应用开发和项目实施。

AiCam 为模型算法的调用提供 RESTful 调用接口，实时返回分析的视频结果和数据，同时通过物联网云平台的应用接口，实现与硬件的连接和互动，最终形成各色智联网产业应用。

AiCam 框架如下图所示：

三、实验步骤

1. 工程部署

1.1 硬件部署

1）准备人工智能边缘应用平台，给边缘计算网关正确连接 Wi-Fi 天线、摄像头、电源。

2）按下电源开关上电启动边缘计算网关，将启动 ubuntu 操作系统。

3）系统启动后，连接局域网内的 Wi-Fi 网络，记录边缘计算网关的 IP 地址。

1.2 工程部署

1）运行 MobaXterm 工具，通过 SSH 登录到边缘计算网关（参考附录 2）。

2）在 SSH 终端创建实验工作目录：

3）通过 SSH 将本实验工程代码和 aicam 工程包上传到~/aicam-exp 目录下4）在 SSH 终端输入以下命令解压缩实验工程：

2. 算法测试

1）修改算法文件 algorithm\baidu_face_recognition\baidu_face_recognition.py 内的单元测试代码，填 写正确的百度账号信息。示例如下：

2）文件修改好后，通过 MobaXterm 工具创建的 SSH 连接，将修改好的文件上传到边缘计算网关

3）在 SSH 终端输入以下命令运行算法进行单元测试，本实验将会读取测试图片，在终端打印识别 的结果，并将识别结果图片进行视窗显示：

3. 工程运行

1）修改工程配置文件 static\baidu_face_recognition\js\config.js 内的百度账号信息，填写正确的百度 账号信息。示例如下：

2）文件修改好后，通过 MobaXterm 工具创建的 SSH 连接，将修改好的文件上传到边缘计算网关 （参考附录 2）。

3）在 SSH 终端输入命令运行实验工程：

4. 人脸注册

1）在左侧“初始视频”菜单，当摄像头视窗内出现单一人脸时，点击应用右上角按钮“人脸注册”， 弹出人脸注册窗口，输入英文格式的用户名称，点击“注册”按钮，等待注册成功的提示窗，并自动返回初始视频页面。

5. 人脸识别

1）点击应用左侧的菜单选择“人脸识别”，出现实时视频识别画面，当摄像头视窗内出现人脸时，将识别人脸并标注人脸信息。

在实验中，我们采用了先进的机器视觉系统和算法，通过采集大量的人脸图像数据，对人脸识别技术进行了全面的测试。我们首先对人脸图像进行了预处理，包括去噪、归一化等操作，以提高图像的清晰度和辨识度。然后，我们利用机器学习算法对人脸特征进行了提取和分类，构建了一个高效的人脸识别模型。

在实验过程中，我们不断优化模型参数和算法，以提高人脸识别的准确率和速度。我们采用了多种不同的测试方法，包括静态图像识别、动态视频识别等，以全面评估人脸识别技术的性能。