一、人脸识别概要

一般而言，一个完整的人脸识别系统包含4个主要组成部分，即人脸检测、人脸对齐（将侧脸或歪脸变成正面脸）、人脸特征提取以及人脸识别。

四部分流水线操作：

人脸检测在图像中找到人脸的位置；
人脸配准在人脸上找到眼睛、鼻子、嘴巴等面部器官的位置；
通过人脸特征提取将人脸图像信息抽象为字符串信息；
人脸识别将目标人脸图像与既有人脸比对计算相似度，确认人脸对应身份。

1.1 人脸检测

人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。

1.2 人脸对齐（Face Alignment）

根据人脸图像，自动定位出人脸五官关键点坐标的一项技术。

人脸对齐算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点等）。

对人脸图像进行特征点定位，将得到的特征点利用仿射变换进行人脸矫正，若不矫正，非正面人脸进行识别的准确率不高。

1.3 人脸特征提取（Face Feature Extraction）

将一张人脸图像转化为一串固定长度的数值的过程。

具有表征某个人脸特点能力的数值串被称为“人脸特征（Face Feature）”

1.4 人脸识别（Face Recognition）

识别出输入人脸图对应身份的算法。

输入一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出 “一个” 与输入特征相似度最高的特征。将这个最高相似度和预设的阈值进行比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回 “不在库中” 。

二、人脸检测（不是识别）的代码

2.1 cv2.CascadeClassifier

import cv2# 读入图像
img = cv2.imread("image/3.png")# 加载人脸特征，该文件在 python安装目录\Lib\site-packages\cv2\data 下
# 注意xml文件的路径一定要对
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'image/haarcascade_frontalface_default.xml')
# 将读取的图像转为COLOR_BGR2GRAY，减少计算强度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测出的人脸个数
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor = 1.15, minNeighbors = 4, minSize = (5, 5))print("Face : {0}".format(len(faces)))
print(faces)
# 用矩形圈出人脸的位置
for(x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.namedWindow("Faces")
cv2.imshow("Faces", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果如下所示：

2.2 dlib库

ps：dlib库的安装可以自行百度。

dlib库是通过68特征点来识别人脸的：

# -*- coding：utf-8 -*-
import cv2
import dlib
import numpy as nppredictor_model = 'image/shape_predictor_68_face_landmarks/shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_model)# cv2读取图像
test_film_path = "image/3.png"
img = cv2.imread(test_film_path)
# 取灰度
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 人脸数rects
rects = detector(img_gray, 0)
print(rects[0])
for i in range(len(rects)):landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img, rects[i]).parts()])print(landmarks, type(landmarks))for idx, point in enumerate(landmarks):# 68点的坐标pos = (point[0, 0], point[0, 1])#print(idx+1, pos)# 利用cv2.circle给每个特征点画一个圈，共68个cv2.circle(img, pos, 3, color=(0, 255, 0))# 利用cv2.putText输出1-68font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(img, str(idx+1), pos, font, 0.5, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)# cv2.imwrite("result.png", img)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果如下所示：

68点坐标保存在一个np.martrix里：

[[ 95 137][ 98 162][104 187][108 212][117 235][131 255][149 272][170 285][192 289][215 285][235 270][253 251][266 229][272 205][276 180][283 156][285 131][101 114][116 106][134 107][153 110][172 117][209 117][227 109][246 106][265 105][282 113][190 135][191 153][191 172][192 189][177 199][184 203][192 205][201 203][208 199][125 135][136 127][151 127][163 139][149 143][135 143][219 138][230 127][245 126][257 134][247 142][232 142][161 235][172 226][185 219][193 222][200 219][212 226][224 235][213 247][201 252][193 252][184 252][172 247][168 235][185 231][193 232][200 232][217 235][201 235][193 236][185 235]] <class 'numpy.matrix'>

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