百度大腦人臉識別深度驗證與思考（一）之環境搭建
環境
win7 32位
VisualStudio2017
python3.6.3
opencv3.3.1
pyQt5.9
baidu-AIP 1.6.9.0
特別宣告
所有圖片均來自網路公開，無意冒犯，如覺不適，立即刪除。
前言：
在opencv3.3.0 中給出的人臉探測基於分類器進行識別，在例程中可以檢測出人臉和人眼，參見：
https://docs.opencv.org/master/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html
利用opencv3.3.0中的分類器進行動態人臉檢測追蹤的例子很多，我在前期的部落格中也有很多描述，可參考程式碼學習，不再贅述。
這些簡單的例子中僅能檢測到人臉，對於人臉中的關鍵點都沒有給出，在github上：
https://github.com/ageitgey/face_recognition
給出了一個開源專案利用dlib庫實現人臉關鍵點檢測和動態身份辨識，已經做得足夠驚豔了。
百度大腦
百度大腦開放了自己的人臉檢測及其他功能的人臉識別模組，並且在11月23日宣佈永久免費，百度好樣的，必須贊一個！
從官方文件中知道，百度的人臉識別可以給出如下一些主要的引數：
- 年齡
- 性別
- 顏值
- 表情
- 眼鏡
- 人種
這已經足夠令人驚豔和稱奇了。我們知道，人臉識別必須基於海量的影象學習才能得到較高的辨識度和準確率，要投入實用，就必須接受千姿百態各色人等各種場合下的各種挑戰，為了驗證百度人臉識別是否真如廣告說的那般神奇，本部落格將花大篇幅對真實的百度人臉識別進行深度驗證，以判斷其是否真的可用。
工具準備
聯想E49筆記本，win7 32 位（古老的本子了）
移動300M光纖家庭寬頻，小米路由（後期要線上即時檢測）
pyhton3.6.3
opencv3.3.1
pyqt5.9
pycharm(2017.2)（後幾篇博文已經移至VisualStudio2017）
baidu-aip V1.6.8.0
(百度人臉識別的版本原為V1.6.6.0,是2017年7月27日上線的，新版本為V1.6.9.0，是2017年11月底才上線的，本部落格的前幾篇使用老版本驗證的，後面的部落格將用新版本驗證，兩個版本之間還是有差異的，顏值普遍提高了。)
上述軟體都是當前的最新版本，我編制了一個整合驗證指令碼IFace.py，並打包成一個通用的windows exe檔案，她的顏值是這樣的：
左側的視窗是自動移動和縮放的，用以顯示本地、網路、各類攝像頭、網路推流的影象和視訊源，首先用opencv進行人臉檢測，將檢測出的最大面積的人臉顯示在主視窗的下方的小窗內，將檢測出的人臉傳送至百度大腦進行深度識別，關鍵點標識在主視窗上方的小窗內，人臉的特徵資料以文字形式顯示在右側的視窗內，按鈕用以控制上述過程。
如此，分析的環境就已經搭建好了，下面我們將利用這個工具對百度大腦的人臉識別模組進行深度的驗證。
為了使用便利，驗證時的圖片和視訊均直接來自於網路連結，不在本地進行存取。
好，就讓我們啟程吧。