K210人脸识别详解

一、K210人脸识别简介

K210是一颗AI人工智能芯片，可以支持人脸识别以及其他各种计算机视觉任务。其中，人脸识别是最常见的一种应用。

在此我们以Kendryte K210为例，介绍如何使用Python开发K210人脸识别应用。

二、环境搭建

要开始进行K210的人脸识别，我们首先需要搭建运行环境。首先，我们需要将K210连接到计算机，并使用类似于Kamu、Putty等终端软件进行控制台登陆操作。

ssh root@192.168.1.10

我们在K210上安装Python SDK，这样可以让我们在K210上运行Python程序。

apt-get install python3.7
apt-get install python3-pip

接下来，我们需要安装一些依赖项，以便开始开发人脸识别应用

pip3 install numpy
pip3 install scipy
pip3 install h5py
pip3 install pillow
pip3 install keras==2.3.1

三、数据集和模型

K210的人脸识别主要分为两个部分：数据集和预训练模型。

关于数据集，我们可以选择使用开源的数据集（如LFW、CASIA-Webface等）、自行收集数据集等。

关于模型，我们可以利用已经训练好的模型，并在之上进行fine-tune。Fine-tune的优点在于它可以加快训练的速度，并在更少的数据上实现更好的准确性。

import keras
from keras.models import load_model

model = load_model('facenet_keras.h5')

四、人脸检测

在进行人脸识别之前，我们需要检测出图像中的人脸并将其提取出来。

我们可以使用OpenCV库来实现人脸检测。这个库提供了很多现成的算法和功能，如haar cascade人脸检测算法、人脸旋转、人脸分割和特征点检测等。

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

img = cv2.imread('image.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

五、特征提取

一旦我们检测到人脸，下一步就是提取出它的特征，以便我们将其与其他人脸进行比较。

我们可以利用前文提到的人脸识别模型进行特征提取。在这个过程中，我们需要将人脸图像进行大小归一化、裁剪和归一化处理。

from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input

img = load_img('test1.jpg', target_size=(160, 160))
img = img_to_array(img)
img = img.astype('float32')
img = img / 255.0
samples = np.expand_dims(img, axis=0)

print(samples.shape)

yhat = model.predict(samples)

print(yhat[0])

六、人脸比较

在完成特征提取后，我们可以使用比较算法（如欧几里得距离）比较不同的人脸之间的相似度。

from scipy.spatial.distance import cosine

# targets为已经提取出来的人脸特征值
# query为需要比较的人脸特征值
def is_match(targets, query):
    for target in targets:
        score = cosine(target, query)
        if score < 0.4:
            return True
    return False

七、总结

至此，我们成功地介绍了如何开发K210人脸识别应用，从环境搭建、数据集和模型、人脸检测、特征提取到人脸比较。希望以上内容能够对读者有所帮助。