人脸识别技术是近年来发展迅速的一项人工智能技术,它在很多领域中得到了广泛的应用,例如安防、金融、人才招聘等等。
一、人脸检测技术
人脸检测技术是人脸识别的第一步,它的主要功能是在图像或视频中检测出人脸的位置和大小,并将其分离出来以便后续的处理。在Python中,常用的人脸检测库有OpenCV和Dlib。
下面是使用OpenCV实现的人脸检测代码示例:
import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('test.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) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
我们首先引入了OpenCV库,然后定义了一个人脸检测器对象(在本例中使用的是CascadeClassifier,并使用了从文件中读取的默认正面人脸检测模型XML文件)。接着,我们读入一张名为test.jpg的图片,将其转换为灰度图像,使用detectMultiScale函数检测出其中的人脸位置,并使用rectangle函数在图像上框出人脸位置。
二、人脸特征提取技术
人脸特征提取技术是指从人脸图像中提取有代表性的特征,例如眼睛、嘴巴、鼻子等部位的位置和形状,以便后续的识别和比较。常用的人脸特征提取算法有Fisherfaces和Eigenfaces。
下面是使用Eigenfaces实现的人脸特征提取代码示例:
import cv2 import os def read_images(path): images = [] labels = [] dirs = os.listdir(path) for dir_name in dirs: if not dir_name.startswith("s"): continue label = int(dir_name.replace("s", "")) subject_dir_path = path + "/" + dir_name subject_images_names = os.listdir(subject_dir_path) for image_name in subject_images_names: if image_name.startswith("."): continue image_path = subject_dir_path + "/" + image_name image = cv2.imread(image_path) images.append(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)) labels.append(label) return images, np.asarray(labels) path = "./att_faces" images, labels = read_images(path) cv2.imshow("test", images[0]) cv2.waitKey(0)
在上述代码中,我们首先定义了一个函数read_images,该函数的功能是读取所有的面部图像并将其转换为灰度图像,并按照面部所属的人进行标记。接着,我们在主函数中读取了数据集,并展示了其中某个面部图像。
三、人脸识别技术
人脸识别技术是将人脸图像与预先存储的人脸图像进行比较,以确定是否存在匹配。在Python中,常用的人脸识别库有Face Recognition和OpenCV。
下面是使用Face Recognition实现的人脸识别代码示例:
import face_recognition image_path = "test.jpg" # 加载待检测的图片 image = face_recognition.load_image_file(image_path) # 获取图片中的人脸编码 face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0] # 预先存储的人脸编码列表 known_face_encodings = [ # 编码1 # 编码2 # 编码3 # ... ] # 预先知道的人名标签列表 known_face_names = [ # "张三" # "李四" # "王五" # ... ] # 比较图片中的人脸编码与预先存储的人脸编码列表,得到最佳匹配结果 results = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding) # 获取匹配结果中为True的项的索引 match_index = results.index(True) # 在标签列表中获取匹配项的人名 match_name = known_face_names[match_index]
在上述代码中,我们首先加载待检测的图片,使用face_recognition库获取其中人脸的编码,接着使用已知的人脸编码列表进行比较,得到最佳匹配结果。最后,我们在标签列表中获取匹配项的人名。