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人脸识别软件(无外部API)

V2.0 基于DeepFace模型设计的人脸识别软件
V1.0 基于PCA模型设计的人脸识别软件

V2.0

在观看了吴恩达老师的“深度学习课程”，了解了深度卷积神经网络在人脸识别中的应用。其中提到的DeepFace模型在作业中有实现过程，故借此机会，将该模型应用到自己的人脸识别软件上。
引入 DeepFaceNet 模型，提高了识别准确率。同时解决了One-Shot问题。

新增文件

dir ‘deepface’：包含了模型文件、识别函数、编码函数等
1. ‘deepface.h5’ ：DeepFace模型文件，采用Keras(Tensorflow backend)加载模型。
2. ‘fr_utils.py’ ：深度人脸识别接口，包含：模型编码人脸函数、人脸识别函数。
3. ‘inception_blocks.py’：DeepFace模型接口文件，包含：加载模型函数、模型损失函数。

更新细节

'face_recognition.py’中新建了’DeepFaceRecognition’类，用于人脸识别。
增加识别细节的处理，未注册用户将会显示“Unknown”。
在图像预处理部分加入直方图均衡化，增加了在较暗处的识别准确率。

V1.0

起初，在数据库课程设计部分，我用C#设计了一个基于人脸识别的签到记录系统。这个系统中的人脸识别部分使用的是商汤科技 Face++ API。由于识别速度比较慢，还需要连网，我总想将其改为离线式识别。所以，就有了这一篇博客。
基于之前写过的一篇博客《图像处理之人脸识别》中介绍的基于PCA的训练模型方法得到了人脸模型。
基于人脸模型、Python设计了这个小软件。这样摆脱了使用第三方API的缺点，识别速度更快。不过，经过测试，该方法受到光照影响较大。

开发工具

环境

windows 10
Anaconda(Spyder)

语言

软件设计：Python
模型训练使用：Matlab

框架

python-opencv
- 实现人脸检测功能，得到人脸区域
numpy
- 矩阵运算
scipy
- 科学计算，加载模型文件
tkinter
- GUI开发

功能简介

人脸识别

在本软件设计中，我们使用的模型文件为 Matlab 导出的 .mat 文件。文件里面保存了两个矩阵 mean_face 与 V，前者为平均脸向量，后者为人脸空间矩阵。
该软件保存的用户人脸图像大小为 112 x 92。每次开启软件时，加载所有用户图像进入内存，并将二维图像拉伸为一维向量。
vuser(i)v_{user}^{(i)}vuser(i)代表用户iii的人脸图像向量
然后，我们将所有用户图像向量组合为用户图像矩阵，该矩阵的每一列为用户图像向量：

U=[(vuser(0))T(vuser(1))T⋯(vuser(n))T]U = \begin{bmatrix} (v_{user}^{(0)})^T \ (v_{user}^{(1)})^T \ \cdots \ (v_{user}^{(n)})^T \end{bmatrix}U=[(vuser(0))T (vuser(1))T ⋯ (vuser(n))T]

将用户图像矩阵UUU中的每一列减去平均脸向量vmean_facev_{mean \_ face}vmean_face，再将运算后的矩阵投影至模型空间更新矩阵UUU:

U=VT⋅(U.−vmean_face)U = V^T \cdot (U .- \ v_{mean \_ face})U=VT⋅(U.− vmean_face)

如此一来，我们得到了降维后的用户人脸矩阵。

识别过程

采集人脸图像，提取人脸部分，并将图像转换为向量形式：vinputv_{input}vinput
将上一步得到的人脸向量按如下公式投影至模型空间：
vpca=VT⋅(vinput−vmean_face)v_{pca}=V^T \cdot (v_{input} - v_{mean \_ face})vpca=VT⋅(vinput−vmean_face)
将上一步得到的vpcav_{pca}vpca向量与UUU矩阵中的每一列计算欧式距离，找到最近的一列即为识别目标。

识别函数代码

def __recognize(self, image, face):"""the system approves the user's identity according to his face"""name = ''try:(x, y, w, h) = faceimage = Image.fromarray(image).crop((x, y, x+w, y+h)).resize(self.img_size)img_vec = self.V.T.dot(np.array(image).reshape([-1, 1]) - self.mean_face)distances = [la.norm(img_vec - self.user_matrix[:, j].reshape([-1, 1])) \for j in range(self.user_matrix.shape[1])]min_dis = np.min(distances)index = np.where(distances == min_dis)[0][0]# print(min_dis, index)name = self.user_names[index]except:passreturn name

人像导入

主要是为了方便导入用户人像，故加入该功能。
在界面中选择导入文件夹路径后，循环处理文件夹中的所有图像。提取人像部分并转换为灰度图片，保存至软件存储人像的相对路径下。

拍照录入

为了录入用户人像信息，用户可以在开启摄像头、输入姓名后，点击界面上的拍照按钮，即可保存人像信息至软件文件夹下。

软件缺陷

光照问题
- 比如：在光线比较亮的地方录入人像后，用户在光线暗的地方就容易被识别错误。
- 尝试解决问题的办法是：图像预处理部分使用了直方图均衡化，不过只起到了一部分作用。
- 因此使用时，应尽可能地保持录入环境与检测环境一致。