如何实现人脸识别及其原理

Posted 2023-05-11

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何实现人脸识别及其原理相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

如何实现人脸识别及其原理

只要开人脸识别功能就行了人脸识别其实很简单，相机处理器对拍到的物体进行长宽比例的分析，分析出的数值接近人脸的比例就会自动锁定，其实就是数学上的计算和比例，也许大家认为人脸差别很大，其实都是遵循着固定的比率的，只要不是畸形，不管胖瘦脸部的比例都是人脸特有的那个值，所以即使是素描画，相机一样认为他是人脸，只要他的比例是对的

winform如何实现人脸识别

=IF(OR(P9=""),"",Q9&"."&R9&""&LEFT(S9,2)&"")
意思是当P9为空,就显示空,否则显示Q9为整数部份,&"."为加上一个小数点,小数部份为R9和S9的前两位阵列成.这个公式里的OR和后&""是多余的,写成这样就行=IF(P9="","",Q9&"."&R9&""&LEFT(S9,2))
Q9=30 R9=32 S9=1.3255在后面的单元格显示30.3201,如果是当S9整数小于2位,就在前面添0,大于2位就显示几位整,那么输入
=Q9&"."&R9&IF(LEN(ROUNDDOWN(S9,0))<2,0&ROUNDDOWN(S9,0),ROUNDDOWN(S9,0))

如何实现人脸表情识别

适合啊，我同学做的就跟你一点差别，她是人脸识别，没有表情。

苹果iPhoneX支援人脸识别是如何实现的？

据说，苹果新品手机可以“在一百万张脸中识别出你的肥脸”，还可以通过人脸识别解锁手机，以及订制动态3D Animojis 表情。
苹果iPhoneX人脸识别是怎么实现的呢？
这是一个复杂的技术问题......人脸识别主要包括人脸检测、特征提取、人脸分类三个过程。
简单地说，就是通过人脸检测，对五官进行一些关键点的定位，然后提取计算机能够识别的人脸特征，最后进行一个相似度的比对，从而得到一个人脸识别的结果，也就是判断“刷脸”的是不是你本人。
让人最为激动还是苹果在取消home键后，替代Touch ID的Face ID功能。有了人脸识别技术加持，抬手秒解锁iPhone的过程真的是更简单也更迅速。
不仅如此，苹果人脸识别解锁的安全性、可靠性也非常高。运用3D结构光技术，iPhone X 能够快速对“人脸3D建模”。即使使用者改变发型，戴上眼镜帽子，或者在晚上，iPhone X都能成功解锁。
人脸识别技术这么牛，那它是万能的吗？只要是人脸都可以识别、辨认出来么？其实，在进行人脸识别的时候，也存在一些难题，比如人的姿态、光照、遮挡等都会对人脸识别造成影响。

如何实现人的面部识别？

首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是面部，完成面部捕捉，ai可以这样做。不过个人以为这个技术并不好用，特别是在有不止一个人的场景上，比如大合照，对焦点经常乱跑，所以偶的相机基本还是放在中央对焦上，毕竟cpu再聪明，还是人脑更靠谱。。。

mate9pro，可以实现人脸识别吗

Mate9 Pro会支援人脸解锁/识别功能，正在努力适配中。版本具体的更新资讯，请您关注花粉论坛官方通知。感谢您对华为产品的一贯支援。

如何用Python实现简单人脸识别

你可以使用opencv库提供的人脸识别模组，这样子会比较快

Win10怎样用Kinect实现人脸识别功能

具体操作方法：
1、首先你需要一个连线Windows10电脑和Kinect的介面卡；
2、然后还需要给系统做一个小手术以获取Kinect Beta驱动更新：
- 按Win+R开启执行，输入regedit回车开启登录档编辑器；
- 导航至HKLM\\Sofare\\Microsoft\\
- 建立子键\\DriverFlighting\\Partner\\
3、在\\Partner子键中新建名为“TargetRing”的专案，将其值设定为“Drivers”。
不需要重启电脑，之后你就可以在Windows Update或装置管理器中更新Kinect Beta驱动了。
以上就是Windows10用Kinect实现人脸识别功能的方法了，这样一来只要给连线一个Kinect就可以使用Windows10人脸识别功能，而不用更换电脑了。

人脸识别技术是怎样实现人脸精准检测？

是的，比如云脉人脸识别中的人脸检测技术就是采用三维定向，对人脸三维朝向，做精准到“度”的判断，以及对人脸特征点进行“画素级”定位，轻松判断眼睛开合状态，还可通过技术对现有人脸识别做技术上的补充和完善，进而达到识别的创新性和严谨性。

Win10系统怎么使用Kinect实现人脸识别

操作方法：
1、首先你需要一个连线Windows10电脑和Kinect的介面卡；
2、然后还需要给系统做一个小手术以获取Kinect Beta驱动更新：
- 按Win+R开启执行，输入regedit回车开启登录档编辑器；
- 导航至HKLM\\Sofare\\Microsoft\\
- 建立子键\\DriverFlighting\\Partner\\
3、在\\Partner子键中新建名为“TargetRing”的专案，将其值设定为“Drivers”。
不需要重启电脑，之后你就可以在Windows Update或装置管理器中更新Kinect Beta驱动了。
以上就是Windows10用Kinect实现人脸识别功能的方法了，这样一来只要给连线一个Kinect就可以使用Windows10人脸识别功能，而不用更换电脑了。

40行代码的人脸识别实践

前言

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。

一点区分

对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。

今天我们要做的是人脸识别。

所用工具

Anaconda 2 —— Python 2
Dlib
scikit-image

Dlib

对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：

pip install dlib

上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：

pip install scikit-image

注：如果用 pip install dlib 安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

人脸识别

之所以用 Dlib 来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。

今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。

首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：

技术分享

准备了六个候选人的图片放在 candidate-faces 文件夹中，然后需要识别的人脸图片 test.jpg 。我们的工作就是要检测到 test.jpg 中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。

另外的 girl-face-rec.py 是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。

1. 前期准备

shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。不能点击超链接的可以直接输入以下网址：http://dlib.net/files/。

然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到 candidate-faces 文件夹中。

本文这里准备的是六张图片，如下：

技术分享

她们分别是

技术分享

然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：

技术分享

可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。

2.识别流程

数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：

先对候选人进行人脸检测、关键点提取、描述子生成后，把候选人描述子保存起来。
然后对测试人脸进行人脸检测、关键点提取、描述子生成。
最后求测试图像人脸描述子和候选人脸描述子之间的欧氏距离，距离最小者判定为同一个人。

3.代码

代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是 girl-face-rec.py

 # -*- coding: UTF-8 -*-
import sys,os,dlib,glob,numpy
from skimage import io

 if len(sys.argv) != 5:
     print "请检查参数是否正确"
     exit()
 #1.人脸关键点检测器
predictor_path = sys.argv[1]
# 2.人脸识别模型
face_rec_model_path = sys.argv[2]
# 3.候选人脸文件夹
faces_folder_path = sys.argv[3]
# 4.需识别的人脸
img_path = sys.argv[4]

# 1.加载正脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 2.加载人脸关键点检测器
sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 3. 加载人脸识别模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)

# win = dlib.image_window()

# 候选人脸描述子list
descriptors = []

# 对文件夹下的每一个人脸进行:
# 1.人脸检测
# 2.关键点检测
# 3.描述子提取
for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):
    print("Processing file: {}".format(f))
    img = io.imread(f)
    #win.clear_overlay()
    #win.set_image(img)

    # 1.人脸检测
    dets = detector(img, 1)
    print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))

    for k, d in enumerate(dets):  
    # 2.关键点检测
    shape = sp(img, d)
    # 画出人脸区域和和关键点
    # win.clear_overlay()
    # win.add_overlay(d)
    # win.add_overlay(shape)

    # 3.描述子提取，128D向量
    face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

    # 转换为numpy array
    v = numpy.array(face_descriptor)  
    descriptors.append(v)

# 对需识别人脸进行同样处理
# 提取描述子，不再注释
img = io.imread(img_path)
 dets = detector(img, 1)

 dist = []
for k, d in enumerate(dets):
    shape = sp(img, d)
    face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
    d_test = numpy.array(face_descriptor) 

    # 计算欧式距离

    for i in descriptors:
    dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)
    dist.append(dist_)

# 候选人名单
candidate = [‘Unknown1‘,‘Unknown2‘,‘Shishi‘,‘Unknown4‘,‘Bingbing‘,‘Feifei‘]

 # 候选人和距离组成一个dict
c_d = dict(zip(candidate,dist))

cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])
print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]  
dlib.hit_enter_to_continue()