10行Python實現更快更準的人臉識別

2i18ns 發布于2019-07-30 14:24 / 1323人閱讀

摘要：行代碼的人臉識別看了行的人臉識別一文后，簡單嘗試了一下，發現識別準確度不夠。膜拜完大神，直接開干首先，安裝以及相關依賴工具代碼略作改動執行之后效果是這樣的完美識別結論如果要做人臉識別的話，建議選擇，而不要選擇。

7行代碼(OpenCV)的人臉識別

看了《7行Python的人臉識別》一文后，簡單嘗試了一下，發現識別準確度不夠。原始圖像如下：

識別后的結果：

把酒杯識別成了人臉，而該是人臉的又沒有識別出來，還多余識別了一條褲子。

檢查代碼，最關鍵是第2條語句：

face_patterns = cv2.CascadeClassifier("/usr/local/opt/opencv/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

我們檢查/usr/local/opt/opencv/share/OpenCV這個目錄，發現它下面的內容是這樣的：

下面有2個子目錄，分別是haarcascades和lbpcascades，這里面還包括了眼睛識別，鼻子識別，嘴巴識別等等，甚至還有貓臉識別，此外，光人臉識別就有好幾種：frontalface_default, frontalface_alt, frontalface_alt2, frontalface_alt_tree等等，你可以挨個試一下（我試的結果是哪個也不準確）。實際上就是OpenCV通過Haar特征和LBP特征預置了一些事先做好的結果以方便用戶調用。關于這些特征是如何提取的，可以參見《圖像特征提取三大法寶：HOG特征，LBP特征，Haar特征》。

那我們把第2條語句換成LBP試一下呢？

face_patterns = cv2.CascadeClassifier("/usr/local/opt/opencv/share/OpenCV/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml")

結果也并不理想，不是沒有把人臉識別出來，就是把杯子識別成了人臉，不是多了就是少了，總是不能正確識別所有人臉。

10行代碼(dlib)的人臉識別

那么有沒有辦法提高人臉識別的準確度呢？無意中發現了dlib這個神器，它實現了一篇大牛論文《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》里的算法，論文標題就叫《用集成回歸樹實現一毫秒的人臉識別》，可見作者的自信。

膜拜完大神，直接開干！首先，安裝dlib以及相關依賴工具:

brew install boost
brew install boost-python
pip install dlib
pip install scikit-image

代碼略作改動：

import dlib
from skimage import io
from skimage.draw import polygon_perimeter

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
sample_image = io.imread("/Users/zhangjing/Desktop/IMG_5528.jpg")
faces = detector(sample_image, 1)

for d in faces:
    rr, cc = polygon_perimeter([d.top(), d.top(), d.bottom(), d.bottom()], [d.right(), d.left(), d.left(), d.right()])
    sample_image[rr, cc] = (0, 255, 0)
io.imsave("/Users/zhangjing/Desktop/IMG_5528_detected_dlib.jpg", sample_image)

執行之后效果是這樣的：

完美識別！

結論：如果要做人臉識別的話，建議選擇dlib，而不要選擇OpenCV。

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