人脸识别技术：从算法到深度学习的全面解析

import cv2

import numpy as np

# 创建一个空列表用于存储图像

images = []

# 读入图像并调整大小添加到列表中

images.append(cv2.resize(cv2.imread('agou1.png',0), (500, 500)))

images.append(cv2.resize(cv2.imread('agou2.png',0), (500, 500)))

images.append(cv2.resize(cv2.imread('dingzhen1.png',0), (500, 500)))

images.append(cv2.resize(cv2.imread('dingzhen2.png',0), (500, 500)))

# 创建标签列表

labels = [0, 0, 1]

# 读入预测图像并调整大小

predict_image = cv2.imread('dingzhen3.png',0)

resize_image = cv2.resize(predict_image,(500, 500))

# 创建 EigenFace 人脸特征识别器对象并训练

recongnzer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()

recongnzer.train(images, np.array(labels))

# 进行人脸识别并返回标签和置信度

label, confidence = recongnzer.predict(resize_image)

# 打印识别结果

print('对应的标签label:', label)

name = {0: 'agou',1: 'dingzhen'}

print('这个人是：', name[label])

print('置信度为：', confidence)

import cv2

import numpy as np

# 读入图像并调整大小

images = []

ima = cv2.imread('img/1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

imb = cv2.imread('img/4.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

imc = cv2.imread('img/2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

imd = cv2.imread('img/3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

images.append(ima)

images.append(imb)

images.append(imc)

images.append(imd)

# 设置标签

labels = [0, 0, 1]

# 创建 FisherFace 识别器并训练

recognizer = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()

recognizer.train(images, np.array(labels))

# 读入预测图像

predict_image = cv2.imread('img/5.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行人脸识别

label, confidence = recognizer.predict(predict_image)

# 输出结果

print('label=', label)

print('confidence=', confidence)

import cv2

gray = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/pic/z2.jpg',0)

# LBP 基本演示

def m_lbp(current_radius):

    offset = current_radius * 2

    elbpImage = cv2 Mat::zeros(gray.rows - offset, gray.cols - offset, CV_8UC1)

    numNeighbors = 8

    for (int n = 0; n < numNeighbors; n++) {

        float x = static_cast<float>(current_radius) * cos(2.0 * CV_PI*n / static_cast<float>(numNeighbors));

        float y = static_cast<float>(current_radius) * -sin(2.0 * CV_PI*n / static_cast<float>(numNeighbors));

        int fx = static_cast<int>(floor(x));

        int fy = static_cast<int>(floor(y));

        int cx = static_cast<int>(ceil(x));

        int cy = static_cast<int>(ceil(y));

        float ty = y - fy;

        float tx = x - fx;

        float w1 = (1 - tx)*(1 - ty);

        float w2 = tx *(1 - ty);

        float w3 = (1 - tx)*ty;

        float w4 = ty * tx;

        for (int row = current_radius; row < (height - current_radius); row++) {

            for (int col = current_radius; col < (width - current_radius); col++) {

                float t = w1 * gray.at<uchar>(row + fy, col + fx) + w2 * gray.at<uchar>(row + fy, col + cx) + w3 * gray.at<uchar>(row + cy, col + fx) + w4 * gray.at<uchar>(row + cy, col + cx);

                uchar center = gray.at<uchar>(row, col);

                elbpImage.at<uchar>(row - current_radius, col - current_radius) += ((t > center) && (abs(t - center) > std::numeric_limits<float>::epsilon())) << n;

            }

        }

    }

    return elbpImage

current_radius = 3

output = m_lbp(current_radius)

cv2.imshow('output', output);

cv2.waitKey(0);

import numpy as np

import cv2

import dlib

import random

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.pipeline import Pipeline

import os

import joblib

from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PolynomialFeatures

from sklearn.metrics import classification_report

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 获得默认的人脸检测器和训练好的人脸 68 特征点检测器

def get_detector_and_predicyor():

    detector = dlib.get_frontal_face_detector()

    predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

    return detector,predictor

detector,predictor = get_detector_and_predicyor()

# 截取面部

def cut_face(img,detector,predictor):

    img_gry = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    rects = detector(img_gry,0)

    if len(rects)!=0:

        mouth_x = 0

        mouth_y = 0

        landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img,rects[0]).parts()])

        for i in range(47,67):

            mouth_x += landmarks[i][0,0]

            mouth_y += landmarks[i][0,1]

        mouth_x = int(mouth_x/20)

        mouth_y = int(mouth_y/20)

        img_cut = img_gry[mouth_y-20:mouth_y+20,mouth_x-20:mouth_x+20]

        return img_cut

    else:

        return 0

# 提取特征值

def get_feature(files_train,face,face_feature):

    for i in range(len(files_train)):

        img = cv2.imread(folder_path + pic_folder + files_train[i])

        cut_img = cut_face(img,detector,predictor)

        if type(cut_img)!=int:

            face.append(True)

            cut_img = cv2.resize(cut_img,(64,64))

            padding = (8,8)

            winstride = (16,16)

            hog = cv2.HOGDescriptor()

            hogdescrip = hog.compute(cut_img,winstride,padding).reshape((-1,))

            face_feature.append(hogdescrip)

        else:

            face.append(False)

            face_feature.append(0)

# 筛选函数

def filtrate_face(face,face_feature,face_site):

    face_features = []

    label_flag = []

    with open(folder_path+label,'r') as f:

        lines = f.read().splitlines()

    for i in range(len(face_site)):

        if face[i]:

            face_features.append(face_feature.pop(0))

            label_flag.append(int(lines[face_site[i]][0]))

        else:

            face_feature.pop(0)

    datax = np.float64(face_features)

    datay = np.array(label_flag)

    return datax,datay

# 训练函数

def train_hog_svm():

    files_train = os.listdir(folder_path + pic_folder)

    face = []

    face_feature = []

    get_feature(files_train,face,face_feature)

    face_site = [i for i in range(len(files_train))]

    datax,datay = filtrate_face(face,face_feature,face_site)

    svc = SVC(kernel='linear',C=1.0)

    svc.fit(datax,datay)

    return svc

# 测试函数

def test_hog_svm(svc):

    img = cv2.imread('test_image.jpg')

    cut_img = cut_face(img,detector,predictor)

    if type(cut_img)!=int:

        cut_img = cv2.resize(cut_img,(64,64))

        padding = (8,8)

        winstride = (16,16)

        hog = cv2.HOGDescriptor()

        hogdescrip = hog.compute(cut_img,winstride,padding).reshape((-1,))

        prediction = svc.predict(hogdescrip.reshape(1,-1))

        return prediction[0]

    else:

        return -1

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.datasets import fetch_lfw_people

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import classification_report

# 加载 LFW 数据集

lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4)

# 划分数据集

X, y = lfw_people.data, lfw_people.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 SVM 模型

svm = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)

# 训练模型

svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集

y_pred = svm.predict(X_test)

# 评估模型

print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=lfw_people.target_names))

import cv2

# 样本选取与标定

# 1.1 样本采集

# 要建立 AAM 模型，就需要采集目标的样本，建立样本库。

# 一般来说，样本越多，AAM 模型的效果越好，但建立模型的时间越长；样本的差异性越大，AAM 模型所能处理的人脸的范围越广，但准确性会相对下降，因而需要根据经验值选取所要采用的样本数。

# 1.2 样本取点

# 在采集了样本后，得到一系列包括了目标信息的图像。对这些图像进行特征点标注，每个标注点可以用一个矩阵表示。

# 训练图像对齐

# 原始图像环境、角度等问题会导致向量在计算过程中出现误差，所以要对向量进行对齐处理，一般采用 Procrustes 分析进行对齐处理。

def align_images(images):

    # 实现对齐处理的具体代码

    pass

# 图像的 PCA 分析

# 为了得到形状模型要先进行 PCA 分析。算出平均形状向量，再算出其协方差矩阵。通过映射到新的空间，各个形状偏离平均形状的向量可以用新空间的特征向量线性表达。

def perform_pca(shapes):

    # 实现 PCA 分析的具体代码

    pass

# AAM 搜索匹配

# 通过训练样本集得到 AAM 模型之后即可进行 AAM 搜索。首先对平均形状进行仿射变换得到一个初始模型。

def search_match(image, aam_model):

    # 通过迭代的方式实现模型与图像的匹配。匹配模型到目标点，先把形状参数初始化为零，用 x = x + Pb 生成模型位置点，再按照特定步骤处理。若未收敛则反复调参迭代，最终得到收敛的 b。

    # 在搜索过程中，每个模型点沿着垂直边界的轮廓，通过轮廓来定位最强的边缘，这个位置给出模型点的新的位置建议。

    # 对于给定的点样本，在训练图像中的模型点的任意一个侧面的 K 个像素进行采样。有 2k+1 个样本放在向量 G 中。为了减少全局强度变化影响，我们沿着轮廓来采样。

    # 之后对样本进行归一化处理，对每一个训练图像重复这一点，得到给定模型点的一组归一化样本。假设这些点为高斯分布，并估计

## 三、基于深度学习的人脸识别技术

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### （一）深度学习方法优势

深度学习在人脸识别中具有显著的优势。一方面，它能够自动学习特征，无需人工设计复杂的特征提取器，极大地提高了人脸识别的准确性和效率。例如，通过大量的训练数据，深度学习模型可以学习到不同光照、角度、表情下的人脸特征，具有很强的泛化能力。此外，深度学习模型可以处理高维数据，能够捕捉到人脸图像中的细微特征差异，从而实现更精准的识别。

然而，深度学习方法也存在一些缺点。首先，深度学习需要大量的训练数据，数据的收集和标注是一项耗时耗力的工作。其次，深度学习模型的训练通常需要较长的时间和大量的计算资源，这对于一些资源有限的场景可能不太适用。而且，深度学习模型的解释性较差，难以理解模型是如何做出决策的，这在一些对安全性要求较高的场景可能会带来一定的风险。

### （二）主要深度学习方法

#### 1. Convolutional Neural Networks (CNN)

卷积神经网络（CNN）在人脸识别中得到了广泛的应用。CNN 的网络结构特点使其非常适合处理图像数据。CNN 通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核与输入图像进行卷积操作，提取图像的局部特征。池化层则用于降低特征图的分辨率，减少计算量，同时保留重要的特征信息。全连接层将提取的特征进行整合，输出最终的分类结果。

CNN 对人脸识别的贡献主要体现在以下几个方面：首先，它能够自动学习到人脸的高级特征，这些特征对于人脸识别任务非常关键。其次，CNN 具有很强的鲁棒性，能够应对不同光照、角度、表情等因素的影响。最后，CNN 可以通过大规模的训练数据进行优化，不断提高人脸识别的准确率。

以下是一个使用 TensorFlow 和 Keras 实现的简单 CNN 人脸识别代码示例：

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers

from tensorflow.keras.models import Sequential

# 定义 CNN 模型

model = Sequential([

    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(160, 160, 3)),

    layers.MaxPooling2D((2, 2)),

    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

    layers.MaxPooling2D((2, 2)),

    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

    layers.MaxPooling2D((2, 2)),

    layers.Flatten(),

    layers.Dense(128, activation='relu'),

    layers.Dense(2, activation='softmax')

])

# 编译模型

model.compile(optimizer='adam',

              loss='sparse_categorical_crossentropy',

              metrics=['accuracy'])

# 假设这里有训练数据和标签

train_data =...

train_labels =...

# 训练模型

model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)

import torch

import torch.nn.functional as F

from torch import nn

import math

class ArcMarginProduct(nn.Module):

    def __init__(self, in_features, out_features, s=30.0, m=0.50, easy_margin=False):

        super(ArcMarginProduct, self).__init__()

        self.in_features = in_features

        self.out_features = out_features

        self.s = s

        self.m = m

        self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features))

        nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

        self.easy_margin = easy_margin

        self.cos_m = math.cos(m)

        self.sin_m = math.sin(m)

        self.th = math.cos(math.pi - m)

        self.mm = math.sin(math.pi - m) * m

    def forward(self, input, label):

        cosine = F.linear(F.normalize(input), F.normalize(self.weight))

        sine = torch.sqrt((1.0 - torch.pow(cosine, 2)).clamp(0, 1))

        phi = cosine * self.cos_m - sine * self.sin_m

        if self.easy_margin:

            phi = torch.where(cosine > 0, phi, cosine)

        else:

            phi = torch.where(cosine > self.th, phi, cosine - self.mm)

        one_hot = torch.zeros(cosine.size(), device='cuda')

        one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1).long(), 1)

        output = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine)

        output *= self.s

        return output