人脸识别重复识别通常是指在连续帧中识别同一个人的情况。要实现人脸识别重复识别，您可以按照以下步骤操作：
采集人脸数据：首先需要采集不同人脸的数据集，并进行标注，以便训练模型。
训练人脸识别模型：使用深度学习技术如卷积神经网络（CNN）训练一个人脸识别模型。您可以使用一些流行的开源库如OpenCV、TensorFlow或PyTorch。
处理人脸重复识别：在实时识别过程中，可以考虑以下方法来处理重复识别的情况：
- 人脸追踪：使用人脸追踪算法追踪同一个人的人脸，保持一致的ID或跟踪标识。
- 时间戳等信息：结合时间戳或其他额外信息，判断是否为同一个人重复出现，可以进一步提高准确性。
- 相似度阈值：设置一个相似度阈值，当两次人脸识别的相似度高于该阈值时，可以认为是同一个人。
应用场景：人脸重复识别可以广泛应用于安防系统、门禁系统、考勤系统等领域。
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