一、定义
1、介绍
本项目是世界上最强大、简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。
Labeled Faces in the Wild是美国麻省大学安姆斯特分校（University of Massachusetts Amherst)制作的人脸数据集，该数据集包含了从网络收集的13,000多张面部图像。
github和官网网址：
/ageitgey/face_recognition/blob/master/README_Simplified_Chinese.md
https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/face_recognition.html
2、人脸识别步骤：
1）人脸检测
要想识别人脸，首先需要在图像或者视频帧中找到所有人脸的位置，并将人脸部分的图像切割出来。
可以使用方向梯度直方图(HOG)来检测人脸位置。先将图片灰度化，因为色彩对于找到人脸位置并无明显作用，接着计算图像中各像素的梯度。
通过将图像变换为HOG形式，我们就可以提取图像的特征，从而获取人脸位置。
2）人脸对齐
一张图片中的人脸可能是倾斜的，或者仅仅是侧脸。为了方便给人脸编码，需要将人脸对齐成同一种标准的形状。
人脸对齐的第一步就是人脸是特征点估计。Dlib有专门的函数和模型，能够实现人脸68个特征点的定位。
找到特征点后，就可以通过图像的几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。
3）人脸编码
训练一个神经网络，将输入的脸部图像生成为128维的预测值。
训练的大致过程为：将同一人的两张不同照片和另一人的照片一起喂入神经网络，不断迭代训练，使同一人的两张照片编码后的预测值接近，不同人的照片预测值拉远。也就是减小类内距离，增大类间距离。具体算法参考facenet[3]。
4）识别身份
预先将所有人的连放入人脸库中，全部用上述的神经网络编码为128维并保存。识别时，将人脸预测为128维的向量后，与人脸库中的数据进行比对。
比对方法有很多种，可以直接找出阈值范围内欧氏距离最小的人脸，或者训练一个末端的SVM或者knn分类器，直接生成人的代号（身份）。
knn分类器构建方法可参考这个代码。
整体的使用python实现人脸识别的代码可以参考使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别。
二、通过python代码实现
1、安装
1）windows系统python3.10下安装 dlib
Steins-Gate-Divergence-Meter-Clock-VisitorCounter/dlib-19.22.99-cp310-cp310-win_amd64.whl at main · longsongline/Steins-Gate-Divergence-Meter-Clock-VisitorCounter · GitHub
2）安装face_recognition 库
pip3 install face_recognition
2、代码案例
# coding=utf-8import sysimport cv2from PIL import Image,ImageDraw,ImageFontimport numpy as npimport face_recognition# 加载已知人脸图像known_image = face_recognition.load_image_file("know_img.jpg")# 提取已知人脸的编码known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]# 初始化摄像头video_capture = cv2.VideoCapture(0)def cv2AddChineseText(frame, name, position, fill):font = ImageFont.truetype('simsun.ttc', 30)img_pil = Image.fromarray(frame)draw = ImageDraw.Draw(img_pil)draw.text(position, name, font=font, fill=fill)return np.array((img_pil))while True:# 读取摄像头中的图像ret, frame = video_capture.read()# 将图像转换为RGB格式rgb_frame = frame[:, :, ::-1]# 检测图像中的人脸face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)# 在图像中标记人脸位置for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):# 判断检测到的人脸是否和已知人脸匹配matches = pare_faces([known_face_encoding], face_encoding, tolerance=0.38)# 如果匹配，则标记人脸为已知人脸name = "unknow"if True in matches:name = "know"# 在图像中标记人脸位置和姓名cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)# cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 1)frame = cv2AddChineseText(frame, name, (left, top - 38), (0, 0, 255))# 显示图像cv2.imshow('Video', frame)# 按下q键退出程序if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头video_capture.release()# 关闭所有窗口cv2.destroyAllWindows()
