40行代码的人脸识别实践

本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu
今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
[h1]所用工具[/h1]Anaconda 2——Python 2
Dlib
scikit-image
[h1]Dlib[/h1]对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：

1pip install dlib

复制代码

上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：

1pip install scikit-image

复制代码

注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。
[h1]人脸识别[/h1]之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。

首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：

准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比CNN 更加强大。
1. 前期准备
shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。不能点击超链接的可以直接输入以下网址：http://dlib.net/files/。

然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。

本文这里准备的是六张图片，如下：

她们分别是

然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：

可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。
2.识别流程

数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：

1先对候选人进行人脸检测、关键点提取、描述子生成后，把候选人描述子保存起来。2然后对测试人脸进行人脸检测、关键点提取、描述子生成。3最后求测试图像人脸描述子和候选人脸描述子之间的欧氏距离，距离最小者判定为同一个人。

复制代码

3.代码
代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是girl-face-rec.py

1# -*- coding: UTF-8 -*- 2import sys,os,dlib,glob,numpy 3from skimage import io 4if len(sys.argv) != 5: 5 print "请检查参数是否正确" 6 exit() 7# 1.人脸关键点检测器 8predictor_path = sys.argv[1] 9# 2.人脸识别模型10face_rec_model_path = sys.argv[2]11# 3.候选人脸文件夹12faces_folder_path = sys.argv[3]13# 4.需识别的人脸14img_path = sys.argv[4]15# 1.加载正脸检测器16detector = dlib.get_frontal_face_detector()17# 2.加载人脸关键点检测器18sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)19# 3. 加载人脸识别模型20facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)21# win = dlib.image_window()22# 候选人脸描述子list23descriptors = []24# 对文件夹下的每一个人脸进行:25# 1.人脸检测26# 2.关键点检测27# 3.描述子提取28for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):29 print("Processing file: {}".format(f))30 img = io.imread(f)31 #win.clear_overlay()32 #win.set_image(img)33 # 1.人脸检测34 dets = detector(img, 1)35 print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))36 for k, d in enumerate(dets): 37 # 2.关键点检测38 shape = sp(img, d)39 # 画出人脸区域和和关键点40 # win.clear_overlay()41 # win.add_overlay(d)42 # win.add_overlay(shape)43 # 3.描述子提取，128D向量44 face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)45 # 转换为numpy array46 v = numpy.array(face_descriptor) 47 descriptors.append(v)48# 对需识别人脸进行同样处理49# 提取描述子，不再注释50img = io.imread(img_path)51dets = detector(img, 1)52dist = []53for k, d in enumerate(dets):54shape = sp(img, d)55 face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)56 d_test = numpy.array(face_descriptor) 57 # 计算欧式距离58 for i in descriptors:59 dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)60 dist.append(dist_)61# 候选人名单62candidate = [ Unknown1 , Unknown2 , Shishi , Unknown4 , Bingbing , Feifei ]63# 候选人和距离组成一个dict64c_d = dict(zip(candidate,dist))65cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])66print "67 The person is: ",cd_sorted[0][0] 68dlib.hit_enter_to_continue()

复制代码

4.运行结果
我们在.py所在的文件夹下打开命令行，运行如下命令

1python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg

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由于shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字实在太长，所以我把它们重命名为1.dat和2.dat。

运行结果如下：

1The person is Bingbing。

复制代码

记忆力不好的同学可以翻上去看看test1.jpg是谁的图片。有兴趣的话可以把四张测试图片都运行下试试。
这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试图片的输出结果是候选人4。对比一下两张图片可以很容易发现混淆的原因。
机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。
有兴趣的同学可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选图片用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的。全凭自己了。
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