face_recognition

项目的目录结构为：

• Root
  • Fac.exe
  • Data
    • Train
      • image\*.jpg
      • index.txt
      • name.txt
    • Model
      • *.xml （自带的模型）
    • Temp(运行时生成)
      • index.txt
      • name.txt
      • image\*.jpg (剪切后的图片)
      • output.xml （训练的模型）

程序运行逻辑

1. 程序自带Data文件夹,其中Temp文件夹中只含有images文件夹，其余为空。

2. 主办方给定peoplelist.txt以及videolist.txt，程序会根据peoplelist.txt生成temp文件夹下的index.txt和name.txt。 这里的index.txt是在自带的index.txt后面添加新内容生成的，同理name.txt也是。

3. 例如：

   1. peoplelist.txt

      ...
      ..\Data\Temp\InputImages\yangyang_1.jpeg yangyang
      ..\Data\Temp\InputImages\yangyang_2.jpg yangyang
      ..\Data\Temp\InputImages\yangyang_3.png yangyang
      ..\Data\Temp\InputImages\yangyang_4.jpeg yangyang
      ..\Data\Temp\InputImages\yangyang_5.jpg yangyang
      ..\Data\Temp\InputImages\yangyang_6.png yangyang
      ..\Data\Temp\InputImages\yangyang_7.jpeg yangyang
      ...
      

   这说明上述的几张图片是yangyang的图，程序会读取这些图，剪切并将其存入Temp/images/中。

   2. 假设自带的index.txt内容如下：

      ...
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-205\5.jpg;205
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-205\6.jpg;205
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-205\7.jpg;205
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-206\1.jpg;206
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-206\2.jpg;206
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-206\3.jpg;206
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-206\4.jpg;206
      ···
      

   3. 则新生成的index.txt为:

      ...
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-205\5.jpg;205
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-205\6.jpg;205
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-205\7.jpg;205
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-206\1.jpg;206
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-206\2.jpg;206
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-206\3.jpg;206
      ..\Data\Train\trainingdata\FERET-206\4.jpg;206
      ..\Data\Temp\images\yangyang_1.jpeg;207
      ..\Data\Temp\images\yangyang_2.jpg;207
      ..\Data\Temp\images\yangyang_3.png;207
      ..\Data\Temp\images\yangyang_4.jpeg;207
      ···
      

   注意，训练所用的图片是自带的加上已裁剪的图片（存储在Data/Temp/images/中）