【项目实战】Python基于MTCNN+FaceNet+SVM进行人脸识别项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
人脸识别的现代研究始于20世纪60年代末。在近20年,随着计算机性能的不断提高和算法的不断发展,人脸识别有了重大突破,真正进入自动识别阶段。早期的应用主要为刑侦破案,随后应用在手机解锁等安全要求不鳥的场所,现今人脸识别己广泛应用于金融、司法、军队、教育等人类生活的各个领域,并且还在不断地开拓新领域。
随着近年来深度卷积神经网络被引入人脸识别领域,使得人脸识别效果获得了巨大的提高。基于深度学习的人脸检测方法可W通过网络自动学习人脸面部特征,而且通过网络级联来提高人脸检测效率。该方法的输入为原始图像,不需要大量的前期工作,从而节省了时间和成本。并且相较于传统的机器学习检测方法,基于深度学习的人脸检测方法效果更好。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:
数据详情如下(部分展示):包含五个人的训练样本与验证样本。文件夹名称为人名,可作为数据集的标签。
上图为五个人的日常图片。
上图为ben_afflek的图片,部分作为展示。
3.数据预处理
3.1 加载和读取数据
关键代码:
用MTCNN检测图像文件中的人脸,转换为指定尺寸,返回人脸图像的numpy矩阵格式。
4.探索性数据分析
4.1.标签样本统计
关键代码如下:
结果输出如下:
5.特征工程
5.1.用FaceNet提取特征
本项目使用FaceNet 预训练模型进行特征提取。
关键代码如下:
输出结果如下:
训练集特征提取矩阵维度:
5.2.数据集特征标准化
关键代码如下:
输出结果如下:
5.2.数据集标签编码
由于数据集标签为字符模式,无法进行机器学习,所以对标签数据进行编码处理,转化为数字形式。
关键代码如下:
输出结果如下:
6.构建SVM人脸识别模型
主要使用SVM分类算法,用于目标检测。
6.1建立SVM模型
7.模型评估
关键代码:
准确率:
训练集准确率:100.0,验证集准确率:100.0
8.人脸图像随机测试
从验证集随机选取一张人脸图像进行检测识别。
关键代码:
结果如下:
9.结论与展望
综上所述,本文采用MTCNN对人脸图像进行预处理和优化、FaceNet进行特征提取、SVM进行人脸识别,最终证明了我们提出的模型效果良好。准确率达到了100%,可用于日常生活中进行建模预测,以提高价值。
本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下:https://download.csdn.net/download/weixin_42163563/80676445https://download.csdn.net/download/weixin_42163563/80676445
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