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识别的场景可以更丰富，比如加入更多已经标识了ID的人物照片。
下面在识别对象中加入两个新的人物，他们的ID分别是Ning（图8-8）和Yao（图8-9）。
读者也可以自行寻找合适的人物图片，使用这个方法看看是否能够准确识别。
图8-8Ning
图8-9Yao
新的代码如下。
In[1]：impnition
#导入模块
In[2]：biion.load_image_file（"bi;）
In[3]：yaoface=faition.load_image_file（"Yao.jpg"）
In[4]：ningface=faition.load_image_file（"Ning.jpg"）
#读入已知ID的图片，分别是Bin，Ning和Yao
In[5]：tion.load_image_file（"bint
nized.jpg"）
#读入待人脸识别的照片
In[6]：bineng=faition.fags（binface）[0]
In[7]：yaoeng=faition.fags（yaoface）[0]
In[8]：ningeng=faition.fags（ningface）[0]
#对已知ID的照片进行编码
In[9]：tnizedeng=faition.fa
gs（tnized）[0]
#对待识别的照片进行编码
In[10]：knownfag，yaoengeng]
#将三个已知ID的照片编成一组，用来进行识别
Is=faition.pare_fafaces，t
nizedeng）
#该函数给出结果
Is
Out[82]：[True，False，False]
#输出结果中，第一次比对为真，说明待检测的照片是Bin
[1]实际上是使用一种决策树的进化版本叫作Adaboost。
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