运行论文中给出的人脸识别实验：“用于标准化人脸识别算法比较的开源框架”。
xfacereclib.paper.BeFIT2012的Python项目详细描述
这个包提供了运行论文An Open Source Framework for Standardized Comparisons of Face Recognition Algorithms中发布的实验的源代码。 它依赖于FaceRecLib来执行所有的人脸识别实验。 大多数人脸识别算法都是在Bob中实现的，而其中一个是从CSU Face Recognition Resources中获取的。
注意
目前，这个包只在类unix环境和macos下工作。 由于bob库的限制，不支持ms-windows操作系统。 我们正在为MS Windows开发Bob端口，但可能需要一段时间。
注意
本节中描述的实验使用1.1.3版中的FaceRecLib、1.2.0版中的Bob，以及2012年1月发布的CSU Face Recognition Resources。 这些版本是在setup.py文件中指定的（请参阅install_requires部分）。 对于其他版本，结果可能略有不同。
安装
这个包的安装依赖于BuildOut系统。默认情况下，命令行序列：
$ python bootstrap.py $ bin/buildout
应该下载并安装大多数需求，包括FaceRecLib、BANCA database和the Good, the Bad & the Ugly database的数据库接口包，最后是Wrapper classes for the CSU Face Recognition Resources。 不幸的是，某些软件包必须手动安装：
鲍勃
要安装bob工具包，请访问http://www.idiap.ch/software/bob/并按照安装说明进行操作。 请验证是否至少安装了Bob的1.2.0版。 如果您在非标准目录中安装了bob，请从基本目录打开buildout.cfg文件，并相应地设置“前缀”目录。
csu人脸识别资源
由于csu工具包需要修补才能与facereclib一起工作，不幸的是，设置稍微复杂一些。 为了能够运行基于csu工具包（即lda-ir算法）的实验，请从http://www.cs.colostate.edu/facerec下载csu人脸识别资源。 打开CSU工具包后，需要对其进行修补。 因此，请按照说明操作：
修补CSU工具包：
$ bin/buildout -c buildout-before-patch.cfg $ bin/patch_CSU.py [YOUR_CSU_SOURCE_DIRECTORY]
更新buildout.cfg文件，方法是修改sources-dir = [YOUR_CSU_SOURCE_DIRECTORY]条目以指向已修补版本的CSU工具包的基目录。
请再次通过更新安装调用：
$ bin/buildout
注意
修补程序文件仅对当前版本的CSU工具包有效（上次检查时间为2012年12月）。 如果您有其他版本，请参阅Getting help部分。
注意
在idiap，您还可以使用csu工具包的预修补版本。 只需使用：
$ bin/buildout -c buildout-idiap.cfg
而不是下载和修补csu工具包。
数据库
当然，我们不允许重新分发原始图像来运行实验。 要重新运行实验，请确保有自己的BANCA和the Good, the Bad & the Ugly图像副本。
文档
安装之后，您可能希望创建此卫星软件包的文档，其中包括有关如何重新运行实验和从论文中重新生成科学绘图的更详细信息。 要生成并打开文档，请执行：
$ bin/sphinx-build docs sphinx $ firefox sphinx/index.html
当然，你可以使用任何你选择的网络浏览器。
获取帮助
如果有任何问题，请随时在我们的GitHub page中打开一张新票，或发送电子邮件到manuel.guenther@idiap.ch。
引用我们的论文
如果您在任何实验中使用FaceRecLib或此软件包，请引用以下论文：
@inproceedings{Guenther_BeFIT2012,
author = {G{\"u}nther, Manuel AND Wallace, Roy AND Marcel, S{\'e}bastien},
editor = {Fusiello, Andrea AND Murino, Vittorio AND Cucchiara, Rita},
keywords = {Biometrics, Face Recognition, Open Source, Reproducible Research},
month = oct,
title = {An Open Source Framework for Standardized Comparisons of Face Recognition Algorithms},
booktitle = {Computer Vision - ECCV 2012. Workshops and Demonstrations},
series = {Lecture Notes in Computer Science},
volume = {7585},
year = {2012},
pages = {547-556},
publisher = {Springer Berlin},
location = {Heidelberg},
url = {http://publications.idiap.ch/downloads/papers/2012/Gunther_BEFIT2012_2012.pdf}
}
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