用Python实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似

栏目: Python · 发布时间: 5年前

内容简介:近几年来,兴起了一股人工智能热潮,让人们见到了AI的能力和强大,比如图像识别,语音识别,机器翻译,无人驾驶等等。总体来说,AI的门槛还是比较高,不仅要学会使用框架实现,更重要的是,需要有一定的数学基础,如线性代数,矩阵,微积分等。幸庆的是,国内外许多大神都已经给我们造好“轮子”,我们可以直接来使用某些模型。今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣!模块:os,dlib,glob,numpy

近几年来,兴起了一股人工智能热潮,让人们见到了AI的能力和强大,比如图像识别,语音识别,机器翻译,无人驾驶等等。总体来说,AI的门槛还是比较高,不仅要学会使用框架实现,更重要的是,需要有一定的数学基础,如线性代数,矩阵,微积分等。

幸庆的是,国内外许多大神都已经给我们造好“轮子”,我们可以直接来使用某些模型。今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣!

整体思路:

  • 预先导入所需要的人脸识别模型
  • 遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子
  • 输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果

使用到的第三方模块和模型:

模块:os,dlib,glob,numpy

模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型

1.导入需要的模块和模型

用 <a href='https://www.codercto.com/topics/20097.html'>Python</a> 实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似

这里解释一下两个dat文件:

它们的本质是参数值(即神经网络的权重)。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练 。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。

对于神经网络来说,即便是同样的结构,不同的参数也会导致识别的东西不一样。在这里,这两个参数文件就对应了不同的功能(它们对应的神经网络结构也不同):

shape_predictor.dat这个是为了检测人脸的关键点,比如眼睛,嘴巴等等;dlib_face_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。

所以后面使用 dlib模块的时候 ,其实就是相当于,调用了某个神经网络结构,再把预先训练好的参数传给我们调用的神经网络。顺便提一下,在深度学习领域中,往往动不动会训练出一个上百M的参数模型出来,是很正常的事。

2.对训练集进行识别

在这一步中,我们要完成的是,对图片文件夹里面的人物图像, 计算他们的人脸特征,并放到一个列表里面 ,为了后面可以和新的图像进行一个距离计算。关键地方会加上注释,应该不难理解,具体实现为:

用Python实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似

当你做完这一步之后,输出列表descriptors看一下,可以看到类似这样的数组,每一个数组代表的就是每一张图片的特征量(128维)。然后我们可以使用L2范式(欧式距离),来计算两者间的距离。

举个例子,比如经过计算后,A的特征值是[x1,x2,x3],B的特征值是[y1,y2,y3], C的特征值是[z1,z2,z3],

用Python实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似

那么由于A和B更接近,所以会认为A和B更像。想象一下极端情况,如果是同一个人的两张不同照片,那么它们的特征值是不是应该会几乎接近呢?知道了这一点,就可以继续往下走了。

用Python实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似

3.处理待对比的图片

其实是同样的道理,如法炮制, 目的就是算出一个特征值出来,所以和第二步差不多。然后再顺便计算出新图片和第二步中每一张图片的距离 ,再合成一个字典类型,排个序,选出最小值,搞定收工!

用Python实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似

4.运行看一下

这里我用了一张“断水流大师兄”林国斌的照片,识别的结果是,果然,是最接近黎明了(嘻嘻,我爱黎明)。但如果你事先在训练图像集里面有放入林国斌的照片,那么出来的结果就是林国斌了。

用Python实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似

为什么是黎明呢?我们看一下输入图片里的人物最后与每个明星的距离,输出打印一下:

用Python实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似

没错,他和黎明的距离是最小的,所以和他也最像了!


以上所述就是小编给大家介绍的《用Python实现一个简单的人脸识别,原来我和这个明星如此相似》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

豆瓣,流行的秘密

豆瓣,流行的秘密

黄修源 / 机械工业出版社 / 2009-9 / 29.00

380万人为何会齐聚豆瓣? HIN1和SARS是如何传播扩散开的? 贾君鹏何以快速窜红网络? 通过创新扩散的理论的分析和说明,给出了所有这些问题的答案! 这本书从豆瓣的流行现象说开来,应用了创新扩散等传播学道理来解释了豆瓣如何流行起来,同时作者还同时用创新扩散的理论解释了为何会出现世界变平的现象,长尾理论,SARS病毒的高速传播等。 作者以前任豆瓣设计师的身份以自己亲......一起来看看 《豆瓣,流行的秘密》 这本书的介绍吧!

URL 编码/解码
URL 编码/解码

URL 编码/解码

XML、JSON 在线转换
XML、JSON 在线转换

在线XML、JSON转换工具

HEX HSV 转换工具
HEX HSV 转换工具

HEX HSV 互换工具