人脸识别简介

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

• 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
• 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
• 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

在机器学习领域中，我们可以使用深度神经网络来实现人脸识别技术，也可以作为机器学习领域中的一个研究方向。机器学习实现人脸识别主要完成三个功能：

• 人脸对齐：可以使用OpenCV CascadeClassifier，MTCNN， dlib等技术提取人脸图片；
• 使用深度神经网络提取人脸图片的特征点；
• 通过分类算法对提取的人脸特征进行识别和分类，典型的算法有SVM，以及LabelEncoder算法；

FaceNet简介

FaceNet是谷歌于CVPR2015.02发表，提出了一个对识别（这是谁？）、验证（这是一个人吗？）、聚类（在这些面孔中找到同一个人）等问题的统一解决框架，即它们都可以放到特征空间里统一处理，只需要专注于解决的仅仅是如何将人脸更好的映射到特征空间。其本质是：

通过卷积神经网络学习人脸图像到128维欧几里得空间的映射，该映射将人脸图像映射为128维的特征向量，联想到二维空间的相关系数的定义，使用特征向量之间的距离的倒数来表征人脸图像之间的"相关系数"（为了方便理解，后文称之为相似度），对于相同个体的不同图片，其特征向量之间的距离较小（即相似度较大），对于不同个体的图像，其特征向量之间的距离较大（即相似度较小）。

总体流程：

1. 将图像通过深度卷积神经网络映射到128维的特征空间（欧几里得空间）中，得到对应的128维特征向量；
2. 对特征向量进行L2正则化，筛选出有效特征；
3. 使用正则化后的特征向量，计算Triplets Loss；

人脸识别模型FaceNet

使用基于 NN4 改造的 CNN 模型训练和提取特征nn4.small2.v1 是 FaceNet 论文中描述的 NN4 模型的变体，在 OpenFace 的模型列表中有 nn4.small2 详细介绍。

模型列表

加载数据集

训练数据集组织形式：

>tree images
├─Deng_chao
├─Di_lireba
├─Fan_Bingbing
├─Liu_Haoran
├─Peng_Yuyan
├─Sun_li
├─Wu_Yifan
├─Yang_mi
├─Yi_Yangqianxi
└─Zhao_Liying

• 每人一个文件目录，目录以人名命名，如”Fan_Bingbing“
• 每个人的文件目录下包含10张图像（最好是1:1比例），图像文件以"人名_序号"命名，仅支持.jpg和.jpeg 两种格式。如”Fan_Bingbing_0001.jpg“。

安装人脸检测工具

pip install cmake dlib

自定义一个类用于处理图片元数据类

import numpy as np

import cv2
import os.path
import dlib

class IdentityMetadata():
    def __init__(self, base, name, file):
        self.base = base # 数据集根目录
        self.name = name # 目录名
        self.file = file # 图像文件名

    def __repr__(self):
        return self.image_path()

    def image_path(self):
        return os.path.join(self.base, self.name, self.file) 

扫描根目录下的所有图片路径，该方法循环扫描根目录下的jpg和jpeg格式的图片

def load_metadata(path):
    metadata = []
    for i in os.listdir(path):
        for f in os.listdir(os.path.join(path, i)):
            # 检查文件名后缀，仅支持 jpg 和 jpeg 两种文件格式
            ext = os.path.splitext(f)[1]
            if ext == '.jpg' or ext == '.jpeg':
                metadata.append(IdentityMetadata(path, i, f))
    return np.array(metadata)

使用dlib读取彩色图片，该方法也可以使用OpenCV读取图片

def load_image(path):
    return dlib.load_rgb_image(path)

metadata = load_metadata('images')
array([images\Deng_chao\Deng_chao_0001.jpg,
       images\Deng_chao\Deng_chao_0002.jpg,
       images\Deng_chao\Deng_chao_0003.jpg,
       images\Deng_chao\Deng_chao_0004.jpg,
       images\Deng_chao\Deng_chao_0005.jpg,
       images\Deng_chao\Deng_chao_0006.jpg,
       ...................................
       images\Zhao_Liying\Zhao_liying_0009.jpg,
       images\Zhao_Liying\Zhao_liying_0010.jpg], dtype=object)

人脸检测，对齐和提取

从原图提取 96x96 RGB人脸图像。如果原图不是 1:1 比例，提取后的人脸会进行拉伸变换。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

from align import AlignDlib

# 初始化 OpenFace 人脸对齐工具，使用 Dlib 提供的 68 个关键点
alignment = AlignDlib('face_detection/shape_predictor_5_face_landmarks.dat')

检测人脸并返回人脸的边框坐标

# 加载一张训练图像
img = load_image(metadata[0].image_path())

# 检测人脸并返回边框
bb = alignment.getLargestFaceBoundingBox(img)
rectangle(111,142,379,409)

# 使用指定的人脸关键点转换图像并截取 96x96 的人脸图像
aligned_img = alignment.align_v1(160, img)
array([[[162, 111,  54],
        [167, 116,  59],
        [177, 126,  69],
        ...,
        [ 22,  11,  10],
        [ 21,  10,   9],
        [ 15,   6,   5]],
        ...,
        ...,
        [ 85,  75,  73],
        [ 33,  23,  21],
        [ 31,  21,  21]]], dtype=uint8)

# 绘制原图
plt.subplot(131)
plt.imshow(img)
plt.xticks([])
plt.yticks([])

# 绘制带人脸边框的原图
plt.subplot(132)
plt.imshow(img)
plt.gca().add_patch(patches.Rectangle((bb.left(), bb.top()), bb.width(), bb.height(), fill=False, color='red'))
plt.xticks([])
plt.yticks([])

# 绘制对齐后截取的 96x96 人脸图像
plt.subplot(133)
plt.imshow(aligned_img)
plt.xticks([])
plt.yticks([])

不积跬步，无以至千里；

不积小流，无以成江海；