1. Ubuntu 16.04
2. Python 3.5
3. База тренировочных лиц Georgia Tech face database

1. Устанавливаем менеджер пакетов Python
   sudo apt install python3-pip
2. Устанавливаем модуль virtualenv для создания контейнера
   sudo pip3 install virtualenv
3. Создаем контейнер
   virtualenv fr
4. Активируем контейнер (все зависимые модули устанавливаются в контейнер)
   . ./fr/bin/activate
5. Создаем папку проекта:
   mkdir who_is_it && cd who_is_it

./who_is_it -- train_data - папка с базой тренировочных лиц
-- test_data - папка с фотографиями тестируемых лиц
-- depends - папка с необходимыми зависимостями для каждого из способов
-- fr_opencv.py - программа распознавания лица с использованием OpenCV
-- fr_fr.py - программа распознавания лица с использованием face_recognition

Первый способ базируется на библиотеке OpenCV, в которой уже реализованы алгоритмы детектирования и распознавания лиц.

https://www.superdatascience.com/opencv-face-detection/ https://www.superdatascience.com/opencv-face-recognition/

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install Pillow
pip install numpy

Находясь в папке who_is_it, выполнить команду
python fr_opencv.py <test_photo_name.jpg>

Программа основана на использовании библиотек dlib для детектирования и face_recognition для распознавания лиц

https://towardsdatascience.com/facial-recognition-using-deep-learning-a74e9059a150 https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78

pip install numpy
pip install scipy
pip install dlib
pip install face_recognition

Находясь в папке who_is_it, выполнить команду
python fr_fr.py <test_photo_name.jpg>