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本人开发环境配置：

1、Ubuntu 18.04

2、安装elasticsearch7.5.0， https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 或 https://blog.csdn.net/weixin_37281289/article/details/101483434

3、安装插件fast-elasticsearch-vector-scoring7.5.0， https://github.com/lior-k/fast-elasticsearch-vector-scoring

4、python 3.7.5

运行：

1、启动elasticsearch

2、将图片放入/static/images/中，然后跑python3 migrate.py进行建库与保存图片特征

3、python3 app.py

4、打开 http://127.0.0.1:5000/ ，然后进行测试

示例

todo: add test_url

掌纹识别：

准确率结果

五中三以上（100类图片，每类6张，每类一张去找其它五张，至少三张正确，才算正确。):

模型	百次查找平均准确率	特征量len(feature.flatten())	百次查找耗时
原图	0.66	16384	0.708s
alexnet	0.0	9216	23.296s
vgg16	0.99	100352	74.461s
resnet50	0.61	2048	174.080s
densenet121	0.88	50176	321.238s
另：gabor	0.94	16384	2.128s
另：gabor-hamming	0.87	-	-

感觉应该是哪里出问题了，难道是因为densenet121与resnet50输出的特征量少， 我是用相识的图片去测试，不易区分。