Opencv 与人脸识别和人脸检测相关的问题？

由于我使用本地二进制模式识别（LBPH）算法进行识别，使用Haarcascade进行人脸检测，我发现两者给出的准确度都没有达到预期的水平。那么，python中是否有任何机器学习算法可以根据经过训练的图像检测和识别图像，并给出比LBPH和haarcascade更准确的结果。有一次我尝试使用dlib库，但在安装它时。它需要下载microsoft visual studio，我觉得很无聊。

首先，haar cascade是人脸检测的传统技术，LBPH也是人脸识别的传统技术。基于深度学习的技术是当今最先进的技术

#!pip install deepface
from deepface import DeepFace

models = ['VGG-Face', 'Facenet', 'OpenFace', 'DeepFace', 'DeepID', 'Dlib']
backends = ['opencv', 'ssd', 'dlib', 'mtcnn']

model = 'VGG-Face'
backend = 'mtcnn'

DeepFace.verify("img1.jpg", "img2.jpg", model_name = model, detector_backend = backend)

以上提到的所有模型都是最先进的模型。除了opencv之外，所有后端都是最先进的。OpenCV后端使用haar级联。SSD是一种现代人脸检测技术，但人脸对齐在此后端基于haar级联。我建议您使用VGG Face/Facenet和MTCNN对以获得最佳效果