Python人脸识别——从入门到工程实践

参考书籍：《Python人脸识别从入门到工程实践》

全书共8章：
第 1 章：介绍了人脸识别的基础知识和必备常识；
第 2~4 章：详细讲解了与人脸识别相关的数学、机器学习、计算机视觉、OpenCV相关的基础和算法；
第 5 章：讲解了深度学习的原理以及使用Keras 实现深度学习模型的方法；
第 6 章：介绍了常用的人脸识别算法；
第 7~8 章：详细讲解了人脸识别引擎的实现方法，以及如何将做好的模型进行工程化。

如何阅读本书
本书分为 3 部分：

第一部分：基础篇（1~4章），（介绍了基本知识与概念，包括人脸识别紧密相关的机器学习与数学知识、计算机视觉以及OpenCV库等。）第二部分：应用篇（5~6章），（具体讲解了深度学习的框架Keras，以及如何通过该框架设计和实现一个人脸识别引擎。）第三部分：拓展篇（7~8章），（人脸识别引擎做好后，无论在本地验证多么优秀，能否将其用起来才是最关键的。在这一部分中，讲解了人脸识别系统的部署与图像检索知识。）

第一部分：基础篇【理论篇】

何为人脸识别？

狭义的表述：以分析与比较人脸视觉特征信息为手段，进行身份验证或查找的一项计算机视觉技术。
（即 一种身份验证技术。（与指纹识别、声纹识别、指静脉识别、虹膜识别等均属于同一领域，即生物信息识别领域。）（因此，狭义上的人脸识别一般指的是通过人脸图像进行身份确认或查找的场景。））广义的表述：在图片或视频流中识别出人脸，并对该人脸图像进行一系列相关操作的技术。
（例如，在进行人脸身份认证时，不可避免地会经历诸如图像采集、人脸检测、人脸定位、人脸提取、人脸预处理、人脸特征提取、人脸特征比对等步骤，这些都可以认为是人脸识别的范畴。）

人脸识别的应用：

1.身份认证场景：（门禁系统、手机解锁等）
2.证件验证场景：（人脸验证等）
3.人脸检索场景：（对人脸图片“一对多”地对比）
4.人脸分类场景：（判断人脸图片中的人脸：性别、年龄区间、人种、表情等）
5.交互式应用场景：（美颜类App）
…………

人脸识别的目标：

不同的应用场景下，人脸识别的目标可能是不相同的。但是，对于绝大多数的人脸识别应用场景，人脸识别的目标是类似的。人脸识别的大致流程可以描述为：
1.通过人脸识别模型判断图片中是否存在人脸
2.如果存在人脸，则定位到该人脸的区位/或则提取该人脸图像的高级特征（作为该人脸图像的特征向量，并用在后续对图片的处理中。）由于人脸识别的应用场景不同，上述步骤的选择和侧重点也不尽相同。例如：定位人脸在图片中的位置，可以用于诸如AR等贴图操作
（通过定位人脸的关键点，可以对人脸图片进行几何变换）
（通过几何变换可以实现对图像中人脸的校正）（同时，得到的人脸关键点还可以用来实现诸如“瘦脸”等操作。如果想要实现的功能并不是对人脸图片的几何变换，
而是对图片中的人脸进行特定判断，如判断图片中人脸的性别、年龄等，
（那么此时的目标是：提取出图片中人脸的高级特征，然后根据提取出来的高级特征，使用分类器进行分类，即可实现诸如性别识别、年龄判断等功能；)
（对于人脸比对，一个可行的思路仍然是提取图片中人脸的高级特征，然后对这两个特征进行对比，从而得出一个相似度数值，通过比较该数值与预设阈值的大小，从而判别两张图片中的人脸是否属于同一个人。）从上面的介绍中我们可以看出，不同人脸识别应用的很多步骤都是重合的，其差异仅在于操作层次的深浅。
通过合理选择、组合对人脸图片的操作层次，就可以实现我们预期的目标。
这个实现过程可以说是“万变不离其宗”，最核心的技术便是提取人脸图像的高级特征。

人脸识别的一般方法：

（以人脸对比场景为例，介绍一种人脸对比的可行思路）
1.图像预处理：
（在很多计算机视觉项目中，往往需要进行图片的预处理操作。）
（主要是因为输入的图片常存在不合规范的地方，甚至会干扰系统的后续工作。）
（如，图片带有噪声，或者图片尺寸不符合系统要求等，这些都是预处理这一步需要做的事。）
（而对应的处理方法可以是对图片进行滤波等操作，从而使图片更加符合系统要求。）2.人脸检测：判断一张图片中是否存在人脸的操作。
（对于人脸识别应用，人脸检测可以说是必不可少的一个重要环节。）
（人脸检测的好坏，将直接影响整个系统的性能优劣。）3.人脸校正：
（又称人脸矫正、人脸扶正、人脸对齐等）
（因为图片中的人脸图像往往都不是“正脸”，有的是侧脸，有的是带有倾斜角度的人脸。这种在几何形态上似乎不是很规整的面部图像，可能会对后续的人脸相关操作造成不利影响。于是，有人提出了人脸校正。）
（我们可以大致认为，人脸校正是对图片中人脸图像的一种几何变换，目的是减少倾斜角度等几何因素给系统带来的影响。）
（因此，人脸校正一般也被认为是对人脸图像的几何归一化操作。人脸校正一般被用在人脸对比等存在后续人脸特征提取的应用场景中。）
（但是，随着深度学习技术的广泛应用，人脸校正并不是被绝对要求存在于系统中。）
（深度学习模型的预测能力相对于传统的人脸识别方法要强得多，因为它以大数据样本训练取胜。所以有的人脸识别系统有人脸校正这一步，而有的模型中则没有。）4.人脸特征点定位：指在检测到图片中人脸的位置之后，在图片中定位能够代表图片中人脸的关键位置的点。
（常用的人脸特征点是由左右眼、左右嘴角、鼻子这5个点组成的5点人脸特征点，以及包括人脸及嘴唇等轮廓构成的68点人脸特征点等。）
（通过对图片中人脸特征点的定位，可以进行人脸校正，也可以应用到某些贴图类应用中。）5.人脸特征提取：
（对于很多人脸识别应用来说，人脸特征提取是十分关键的步骤。（例如在性别判断、年龄识别、人脸比对等场景中，将已提取到的人脸特征为主要的判断依据。）提取到的人脸特征质量的优劣将直接影响输出结果正确与否。）
（我们可以认为RGB形式的彩色图片是一个具有红、绿、蓝三通道的矩阵，而二值图像和灰度图像本身在存储上就是一个矩阵，这些图片中的像素点是很多的。）
（而提取到的特征往往是以特征向量的形式表示的，向量的元素一般都不会太多（一般在‘千’这个数量级））
（因此，从宏观角度来看，特征提取过程可以看作一个数据抽取与压缩的过程。）
（从数学角度看，其实是一个降维的过程。）6.分类器：指代一种分类算法。
（例如，我们需要判断图片中人脸所属者的性别，在提取到人脸图像的高级特征之后，我们要根据这个提取到的特征来判断其性别。）
（这个过程其实是一个二分类的过程，也就是大家都知道的：在不考虑特殊情况的前提下，人类可以分为两类，男人or女人）
（判断的依据是前面提到的人脸图像的高级特征，用于判断的算法就是所谓的分类器。）
（当然，这个分类器的设计与实现其实并不是那么容易的，我们会在后面的内容中详细展开叙述。）通过上述介绍，我们可以了解人脸对比的一个可行思路是：
首先进行图片的预处理，然后进行人脸检测判断，最后提取特征并进行对比。人脸对比是人脸识别中比较典型的应用场景，我们可以从这个例子中总结人脸识别应用的共性：
1.图像预处理：（目的是减少图片自身因素对系统判断造成的干扰，或者使图片格式更适合系统。常见的处理方式有图片去噪、尺寸转换、灰度化处理等。）
2.人脸检测：（对于人脸识别应用场景，如果图片中根本不存在人脸，那么后续的一切操作都将变得没有意义，甚至会造成错误的结果。而如果识别不到图片中存在的人脸，也会导致整个系统执行的提前终止。因此，人脸检测在人脸识别应用中具有十分重要的作用，甚至可以认为是不可或缺的重要一环。）
3.特征点定位与特征提取：（人脸识别系统如果想要实现一些高级功能，获取特征将是必不可少的部分。对于不同的人脸识别应用场景，其对特征的定义也不尽相同。例如想要在图片中的人脸上自动添加一个眼睛作为装饰物，那么我们需要获取的特征就是双眼在图片中的位置，这样以人眼为特征点的定位将是十分必要的；而对于人脸对比、性别识别等场景，获取能够代表图片中人脸的一个特征向量将是十分必要的。）
4.对特征的利用：（我们已经明确了，获取我们所需的特征使后续操作的重要基础。特征的利用方式前面已经提到几种，诸如使用分类器进行分类、使用比较器进行比较，或者利用定位到的人脸特征点进行图片的贴图。毫无疑问对特征利用的目的是很明确的，因为这往往就是我们最终想要获取的系统直接输出结果。）上述过程在实现上可能会很复杂，但是对于大多数的人脸识别应用而言，大致的思路是相同的。
将上述内容归结为人脸识别系统构建的一般方法，我们将在后续的内容中以这样的思路进行人脸识别系统的设计与实现。

计算机视觉的新起点

（人脸识别是计算机视觉的一个重要应用，因此，说到人脸识别就不得不提及计算机视觉）我们将以计算机为工具进行视觉感知与图像处理等相关的研究领域划分为一个独立的研究空间，这个研究空间便是我们所谓的计算机视觉，也称为机器视觉。自从人工智能的概念提出来以后，就一直与计算机视觉产生着联系。
20世纪50年代：被提出的感知机算法的一个典型应用场景，就是用来对图像传感器获取到的20X20像素的字母进行识别。
20世纪90年代：机器学习算法迎来了一个“井喷”式发展时期。
（伴随着更多机器学习算法的提出，机器学习开始成为计算机视觉领域的一个重要工具，其主要应用在图片的检测、识别与分类上。）
（值得一提的是，人脸识别也在这时迎来了一个研究上的高潮。但是，真正能够算得上是计算机视觉新起点的时间点是在2012年。）
到了21世纪，计算机视觉俨然成为计算机学科的一项大的研究门类了。
（国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）、国际计算机视觉大会（ICCV）等计算机视觉领域的顶级会议也成为人工智能领域的年度盛会，在计算机学界具有举足轻重的地位。
………………
深度学习的诞生为机器学习开启了一个全新的研究领域。
在此之后，深度学习也成为研究计算机视觉的一项强有力的手段，在诸如人脸识别、物体检测等领域大放光彩。
因此，深度学习的诞生，特别是AlexNet的实现，也被认为是计算机视觉发展的一个崭新的起点。

计算机视觉的应用：

1.图像分类：（Image Classification，指对图片的整体内容进行识别，输出类别标签（包含 粗粒度分类 与 细粒度分类）·数字分类·场景分类·人脸识别分类·动植物分类·车型分类·食物分类·艺术品分类·边缘检测……
可用于开发拍照识别应用（如：植物识别APP 等），以图搜图检索引擎（如：‘百度识图’等）
2.图像分割：（Object Segmentation，指对图片的语义目标进行像素级分类，并输出轮廓等（包括语义分割、实例分割、全景分割）·场景分割·人像抠图·组织分割·遥感图像……
可用于抠图产品（如：证件照生成），医学图像（器官分割软件）等领域
3.目标检测：（Object Detection，指对图片的目标进行定位，并输出具体类别）·人脸检测·行人检测·车辆检测·文本检测·标志检测·缺陷检测·目标计数……
可用于安防监控（格灵深瞳安防监控系统），工业制造（产品外观缺陷检测系统）等领域
4.目标识别（文本特征）：（指对各类场景中的文字与标志进行识别）·文档识别·身份证识别·车票识别·银行卡识别·车牌识别·发票识别·快递单识别·仪表盘读书识别
可用于文字识别（如：OCR系统），票据录入（如：发票扫描机）等领域
5.目标识别（生物特征）：（指对人脸、人体相关的生物特征进行识别）·人脸识别·人体识别·手势识别·指纹识别·虹膜识别·步态识别……
可用于考勤支付（如：人脸考勤机），社交游戏（如：AR游戏）等领域
6.目标跟踪：（Object Tracking，指对视频中的语义目标进行跟踪）·车辆跟踪·行人跟踪·动物跟踪·手势跟踪·人脸跟踪……
可用于安防监控（如：重点人群监控），自动驾驶（如：前车跟踪）等领域
7.图像质量分析与美学评估：（Image quality assessment and Photo aesthetics assessment，指对图片的质量与照片的美学进行评分）
（图像质量分析：曝光、清晰度、颜色、质感、噪音、防手抖、闪光灯、对焦、伪像）·质量评分·美学评分·构图优化……
可用于图片展示（如：搜索引擎图片排序），自动构图推荐（如：相机构图优化推荐）等领域
8.图像降噪与修复：（Image Denoising，指去除图片中的噪点、瑕疵等内容，提升照片的质量）·医学图像降噪·摄影图像降噪·图像去雨·水印去除·图像去阴影·瑕疵修复·人脸美颜……
可用于摄影图像处理（如：夜景图像降噪），医学图像降噪（如：MRI图像降噪）等领域
9.图像增强：（Image Enhancement，指对图片的对比度、色调等风格进行增强，使其拥有更高的美学价值或有利于其他视觉任务）·夜景图象增强·去雾算法·水下图像增强·美学增强……
可用于摄影后期工具（如：snapseed）等领域
10.图像去模糊与超分辨：（Image deblur and image super-resolution，分别指去除图像的模糊与提升图像的分辨率）·图像去模糊·图像超分辨……
可用于老照片分辨率提升（如：‘你我当年’），视频抖动修复（如：‘After effects’）等领域
11.图像翻译与风格化：（Neural style transfer and image to image translation，分别指基于神经网络的图像风格化以及图像翻译任务）·油画风格·动画风格·图像上色·线稿上色·字体迁移……
可用于制作艺术风格图（如：Prisma），动漫动画创作（如：‘PaintsChainer’）等领域
12.图像生成：（Image synthesis，指生成新的不存在的图像）·图片生成·数据增强·数据仿真……
可用于制作数据集（如：NVIDIA高清人脸数据集）等领域
13.三维重建（人脸人体）：（3D Face/Body reconstruction，指基于二维图像重建三维成三维人脸/人体）·表情驱动·人体驱动·姿态编辑·虚拟主播·关键点定位·虚拟试妆……
可用于医疗美容（如：3D整容），游戏角色定制（如：网易游戏）等领域
14.三维重建（通用场景）：（Scene reconstruction，指基于二维图像重建三维场景）·深度估计·立体视觉·SFS·SFM·点云后处理·视觉SLAM……
可用于自动驾驶（如：扫地机器人），虚拟现实（如：AR游戏）等领域
15.图像编辑（人脸人体）：（Face/Person Attribute Edit，指对人脸/人体的相关属性进行编辑修改·人脸 年龄编辑·人脸 表情编辑·人脸 姿态编辑·人脸 妆造编辑·人脸 性别编辑·人脸 身份编辑·人体 姿态编辑……
可用于人脸编辑（如：视频换脸），虚拟试衣（如：移动试衣间）等领域
16.图像编辑（通用）：（Image Edit，指对图像的内容进行编辑修改）·深度编辑·背景融合·纹理修复·交互式编辑……
可用于图片重对焦（如：Focus）等领域
17.视频处理：（视频是很多帧的图片，视频处理可以看作是很多帧的单个图片进行的处理）·视频分类·行为分析·视频分割·视频生成·视频预测·视频检索·光流估计·关键帧提取·视频描述·视频换脸……
可用安防监控（如：视频摘要检索系统），内容后创作（如：智能视频剪辑）等领域
（18.图片拼接）

（持续更新、完善中。。。）

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