BY GJ

1. 运行catch_face.py获取自己的脸

需要修改opencv人脸分类器的地址，分类器文件可见haarcascades文件夹 。
或者执行catch_face_cv.py，图片将保存在myface文件夹（可自定义）。

2. 可使用other_face.py处理其他人的图片。
   或者重复上一步采集另一个人的脸用作other_face。

例如处理lfw图片集（face_data3)。

3. face_data.py作为模块用于后续图片的预处理。

4. 运行face_train.py来训练神经网络。

载入的数据集即为face_data文件夹，包含myface文件夹和other_faces文件夹。 训练过程，终端显示每一波训练时训练和测试的损失和准确率，训练结束将模型保存至model文件夹。

5. 运行face_r.py可以打开摄像头开始识别我的脸了。

• ubuntu18.04+Anaconda
• 推荐使用Anaconda（一个提供包管理和环境管理的python版本）。 官网下载
• 推荐修改镜像地址：

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 安装需要的python库：(缺少相应的库可用conda或者pip自行安装)

conda install scikit-learn
pip install opencv-python
conda install -c conda-forge tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.7.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl