一、定义
1、介绍
本项目是世界上最强大、简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。
Labeled Faces in the Wild是美国麻省大学安姆斯特分校（University of Massachusetts Amherst)制作的人脸数据集，该数据集包含了从网络收集的13,000多张面部图像。
github和官网网址：
https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/README_Simplified_Chinese.md
https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/face_recognition.html
2、人脸识别步骤：
1）人脸检测
要想识别人脸，首先需要在图像或者视频帧中找到所有人脸的位置，并将人脸部分的图像切割出来。
可以使用方向梯度直方图(HOG)来检测人脸位置。先将图片灰度化，因为色彩对于找到人脸位置并无明显作用，接着计算图像中各像素的梯度。
通过将图像变换为HOG形式，我们就可以提取图像的特征，从而获取人脸位置。
2）人脸对齐
一张图片中的人脸可能是倾斜的，或者仅仅是侧脸。为了方便给人脸编码，需要将人脸对齐成同一种标准的形状。
人脸对齐的第一步就是人脸是特征点估计。Dlib有专门的函数和模型，能够实现人脸68个特征点的定位。
找到特征点后，就可以通过图像的几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。
3）人脸编码
训练一个神经网络，将输入的脸部图像生成为128维的预测值。
训练的大致过程为：将同一人的两张不同照片和另一人的照片一起喂入神经网络，不断迭代训练，使同一人的两张照片编码后的预测值接近，不同人的照片预测值拉远。也就是减小类内距离，增大类间距离。具体算法参考facenet[3]。
4）识别身份
预先将所有人的连放入人脸库中，全部用上述的神经网络编码为128维并保存。识别时，将人脸预测为128维的向量后，与人脸库中的数据进行比对。
比对方法有很多种，可以直接找出阈值范围内欧氏距离最小的人脸，或者训练一个末端的SVM或者knn分类器，直接生成人的代号（身份）。
knn分类器构建方法可参考这个代码。
整体的使用python实现人脸识别的代码可以参考使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别。
二、通过python代码实现
1、安装
pip3 install face_recognitionwindows系统 python3.10下 dlib 安装
Steins-Gate-Divergence-Meter-Clock-VisitorCounter/dlib-19.22.99-cp310-cp310-win_amd64.whl at main · longsongline/Steins-Gate-Divergence-Meter-Clock-VisitorCounter · GitHub
2、代码案例
# coding=utf-8
import sys
import cv2
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
import numpy as np
import face_recognition
# 加载已知人脸图像
known_image = face_recognition.load_image_file("know_img.jpg")
# 提取已知人脸的编码
known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
# 初始化摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
def cv2AddChineseText(frame, name, position, fill):
font = ImageFont.truetype('simsun.ttc', 30)
img_pil = Image.fromarray(frame)
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
draw.text(position, name, font=font, fill=fill)
return np.array((img_pil))
while True:
# 读取摄像头中的图像
ret, frame = video_capture.read()
# 将图像转换为RGB格式
rgb_frame = frame[:, :, ::-1]
# 检测图像中的人脸
face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)
# 在图像中标记人脸位置
for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
# 判断检测到的人脸是否和已知人脸匹配
matches = face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], face_encoding, tolerance=0.38)
# 如果匹配，则标记人脸为已知人脸
name = "unknow"
if True in matches:
name = "know"
# 在图像中标记人脸位置和姓名
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
# cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 1)
frame = cv2AddChineseText(frame, name, (left, top - 38), (0, 0, 255))
# 显示图像
cv2.imshow('Video', frame)
# 按下q键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头
video_capture.release()
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
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