Python实现基于深度学习的人脸识别

1、人脸识别技术概述

人脸识别技术是一种基于图像识别，是根据人脸的特征信息进行身份判定的技术，它经过了几十年的发展已经由弱人工智能向强人工智能转化，随着人脸识别算法的不断改进，人脸识别技术已经成为人工智能领域的重要应用。目前人脸识别技术已经比较成熟，得到了公安金融等部门的广泛应用。（1）公安部门：通过相片匹配户籍数据，寻找目标对象。（2）安防领域：通过人脸识别对重点管控区域人员的身份识别，在公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的，例如在机场、车站等人流量大的场所，通过智能监控系统识别犯罪分子。（3）金融领域：利用人脸识别实现交易支付，例如支付宝实名认证用户可通过刷脸支付。

2、人脸识别的过程

人脸识别是一个比较复杂的过程，归纳起来可以由五个步骤组成：人脸检测、人脸关键点检测、人脸规整、人脸特征提取、人脸识别，人脸识别的过程如图1所示。不同技术会采用不同的方法来实现人脸面部特征的抽象，比如Harmon和Lesk采用多维特征矢量来表示，而Kaya和Kobayashi则采用欧氏距离来表示，本文第三部分提到的Dlib库则是基于深度学习，利用已经训练好的人脸关键点检测器和人脸识别模型，得到人脸面部特征值。

对井队主要技术人员技术方案的掌握情况进行考核；对井队在施工中技术方案的执行度进行考核；对井队主要技术负责人的业务能力进行考核；对钻井工程师、钻井液工程师负责的钻井工具、仪器、设备是否按规范使用进行考核；对施工井的井口质量、井身质量、取心收获率、施工进度进行考核。

图1 人脸识别的过程

3、Dlib库介绍

近些年，Python语言发展迅猛，在很多开发语言排行榜名列前三名。Python语言能够得到这么快的发展，得益于其源代码开源性和代码开发的高效性。Python社区提供了大量的第三方库，它们能够实现科学计算、数据可视化、数据分析等多个领域，Dlib库就是一个知名的第三方库，能够实现人脸检测和识别，其算法采用HOG特征与级联分类器，算法的实现大概过程有：（1）将图像灰度化。（2）采用Gamma校正法对图像进行颜色空间的标准化。（3）对每个图像像素进行梯度计算。（4）对图像进行小单元格划分。（5）生成每个单元格的梯度直方图。（6）把单元格组合成大的块，块内归一化梯度直方图。（7）生成HOG特征描述向量。

4、Python利用Dlib库实现人脸识别

4.1 前期准备

(1)安装好Dlib第三方库。

(2)下载人脸识别模型和人脸关键点检测器，分别保存为文件1.dat和2.dat（可从网址http：//dlib.net/files/下载）。

基于微课进行英语混合式学习，是实现以学生为主体的学习方法，教师也要充分认识到学生的主体地位，在进行教学内容的制定前，积极了解学生的学习兴趣、需求与实际水平，以此制定针对性的微课内容。一方面改变教学方法，将线上与线下学习的优势融合，如根据学生的兴趣与学习进度将学生进行分组，以小组为单位在网上进行交流和探讨，为小组分配不同的学习内容，更加具有针对性，且不会出现学习内容重复的情况。另一方面，改变考核方法，可以将学生登陆微课的频率、在线时间、得分率作为最终考核与评价的标准，同时还可以增加学生之间互评的内容，这种考核方法更加全面，可以更好的对学生进行评价。

(3)准备好已知人脸相片和待识别人脸相片，本例准备已知人脸相片20张存放在Faces文件夹中，待识别人脸2张，其中test01.jpg和Faces文件夹中的第19张相片是同一个人，test02.jpg和Faces文件夹中的第7张相片是同一个人，主程序为testface.py，整个文件夹如图2所示。

（2）fun2函数代码如下。

图2 文件夹组成示意图

4.2 实现过程

实现过程主要有三个步骤：根据人脸识别模型和人脸关键点检测器，得到已知人脸相片的特征值库；根据人脸识别模型和人脸关键点检测器，得到待识别人脸相片的特征值；计算待识别人脸相片的特征值和特征值库的欧式距离，距离最小者就是参考识别结果。程序的实现主要包括以下三个子函数，fun1函数功能是得到一张相片的特征值，fun2函数功能是得到多张相片的特征值库，fun3函数功能是计算待识别人脸相片的特征值和特征值库的欧式距离，输出距离最小者为参考识别结果。

（3）fun3函数代码如下。

表1 test01. jpg相片128个特征值

-0.06067708 0.05491785 0.04358019 -0.00228785 -0.11051986 -0.00885675 -0.0594133 -0.17766482 0.16641264 -0.11492105 0.20486003 -0.05209041 -0.15645099 -0.07989543 -0.03770057 0.13279372-0.1685966 -0.1612604 0.0194744 0.03997719 0.0956379 0.04852592 0.06971404 0.06035744-0.21592438 -0.28055468 -0.10536811 -0.14045475 0.002177 -0.06649419 -0.09323834 0.04962908-0.16564938 -0.02843478 0.0225071 0.1225128 -0.00164149 -0.04246017 0.21640894 0.01253311-0.29805127 0.12256139 0.03464127 0.2395356 0.15748492 0.00633634 0.02007715 -0.18592209 0.15028094 -0.12585704 0.12219223 0.12969898 0.08979687 0.0214437 0.03211956 -0.16321716 0.02102639 0.10323574 -0.15390047 0.05299322 0.12709126 0.00037981 0.05194067 -0.01664194 0.14683554 0.09333332 -0.03698205 -0.2243558 0.10798404 -0.17273846 -0.13260648 0.16389364-0.16246633 -0.18517867 -0.31235704 -0.02038487 0.37838674 0.07149985 -0.23413838 0.0251862 0.00331256 -0.01296887 0.17732799 0.1603229 0.02463814 0.03644212 -0.14944822 -0.01331509 0.27305359 -0.05355597 -0.04471258 0.21414861 0.07178532 0.04279644 0.07113632 0.04687062-0.07894394 0.05616479 -0.17733322 -0.03067786 0.00994198 0.03698565 -0.05537423 0.14161417-0.17954493 0.15607749 -0.00927642 -0.05502605 -0.04443779 -0.02701304 -0.08278593 -0.01123366 0.14126351 -0.24058387 0.17525555 0.11593568 0.08492461 0.09809982 0.07115273 0.05519094-0.03253176 0.00604932 -0.24120952 -0.01842352 0.10044494 -0.05944556 0.09836705 0.02780742

“可是后来她把我甩了，我成了淘汰品，还好被你收留。”楚墨转过身，说，“我跟你说过好几次的。我先去收拾碗筷。”

（1）fun1函数代码如下，例如执行fun1(test01. jpg)就可以得到以下128个特征值，结果如表1所示。

（4）主程序代码如下。

主程序分别用test01.jpg和test02.jpg相片进行测试，测试结果均正确，都能识别出与test01.jpg和test02.jpg匹配的相片，测试结果图3所示。

图3 测试结果

5、结束语

本方法实现了人脸识别的功能，但由于每张相片有128个特征值，如果已知人脸相片较多，特征值库较大，计算欧式距离所用时间较长，还要改进算法，需要引进并行计算等技术，提高人脸识别效率。

住宿环境升级，确保住得舒心。生活无烦恼，全县5个乡镇有室内独立卫浴的周转房占80%，其他房间均配备楼层卫生间、洗澡间、洗衣房。健身有去处，室内健身有跑步机、卧推架、单车等器材，户外锻炼有篮球、羽毛球、兵乓球等场地。减压有场所，减压室配置拳击手套、橡皮人等减压用具，文娱室配备象棋、围棋、纸牌等，小影院可满足20人观影需要。医疗有保障，在健康小屋配备温度计、血压计、体重秤，常备家庭药箱，备足日常药品。