什么是mtcnn和facenet
1、mtcnn
MTCNN，英文全称是Multi-task convolutional neural network，中文全称是多任务卷积神经网络，该神经网络将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起。
总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。
2、facenet
谷歌人脸检测算法，发表于 CVPR 2015，利用相同人脸在不同角度等姿态的照片下有高内聚性，不同人脸有低耦合性，提出使用 cnn triplet mining 方法，在 LFW 数据集上准确度达到 99.63%。
通过 CNN 将人脸映射到欧式空间的特征向量上，实质上：不同图片人脸特征的距离较大；通过相同个体的人脸的距离，总是小于不同个体的人脸这一先验知识训练网络。
测试时只需要计算人脸特征EMBEDDING，然后计算距离使用阈值即可判定两张人脸照片是否属于相同的个体。
简单来讲，在使用阶段，facenet即是：
1、输入一张人脸图片
2、通过深度学习网络提取特征
3、L2标准化
4、得到128维特征向量。
整体实现代码下载
mtcnn原理和facenet原理可以参考我的另外两篇博客。
睿智的目标检测——Keras搭建mtcnn人脸检测平台
神经网络学习——facenet详解及其keras实现
实现流程
整体的代码摆放如下：
一、数据库的初始化
face_dataset里面装的是想要识别的人脸，比如说obama.jpg指的就是奥巴马。
数据库中每一张图片对应一个人的人脸，图片名字就是这个人的名字。
数据库初始化指的是人脸数据库的初始化。
想要实现人脸识别，首先要知道自己需要识别哪些人脸。
这就是数据库的一个功能，将想要检测到的人脸放入数据库中，并进行编码。
数据库的初始化具体执行的过程就是：
1、遍历数据库中所有的图片。
2、检测每个图片中的人脸位置。
3、利用mtcnn将人脸截取下载。
4、将获取到的人脸进行对齐。
5、利用facenet将人脸进行编码。
6、将所有人脸编码的结果放在一个列表中。
第6步得到的列表就是已知的所有人脸的特征列表，在之后获得的实时图片中的人脸都需要与已知人脸进行比对，这样我们才能知道谁是谁。实现代码如下：
class face_rec():
def __init__(self):
# 创建mtcnn对象
# 检测图片中的人脸
self.mtcnn_model = mtcnn()
# 门限函数
self.threshold = [0.5,0.8,0.9]
# 载入facenet
# 将检测到的人脸转化为128维的向量
self.facenet_model = InceptionResNetV1()
# model.summary()
model_path = './model_data/facenet_keras.h5'
self.facenet_model.load_weights(model_path)
#-----------------------------------------------#
# 对数据库中的人脸进行编码
# known_face_encodings中存储的是编码后的人脸
# known_face_names为人脸的名字
#-----------------------------------------------#
face_list = os.listdir("face_dataset")
self.known_face_encodings=[]
self.known_face_names=[]
for face in face_list:
name = face.split(".")[0]
img = cv2.imread("./face_dataset/" face)
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 检测人脸
rectangles = self.mtcnn_model.detectFace(img, self.threshold)
# 转化成正方形
rectangles = utils.rect2square(np.array(rectangles))
# facenet要传入一个160x160的图片
rectangle = rectangles[0]
# 记下他们的landmark
landmark = (np.reshape(rectangle[5:15],(5,2)) - np.array([int(rectangle[0]),int(rectangle[1])]))/(rectangle[3]-rectangle[1])*160
crop_img = img[int(rectangle[1]):int(rectangle[3]), int(rectangle[0]):int(rectangle[2])]
crop_img = cv2.resize(crop_img,(160,160))
new_img,_ = utils.Alignment_1(crop_img,landmark)
new_img = np.expand_dims(new_img,0)
# 将检测到的人脸传入到facenet的模型中，实现128维特征向量的提取
face_encoding = utils.calc_128_vec(self.facenet_model,new_img)
self.known_face_encodings.append(face_encoding)
self.known_face_names.append(name)
二、实时图片的处理
1、人脸的截取与对齐
利用mtcnn我们可以获得一张图片中人脸的位置，但是我们截取下来的人脸是这样的：
我们可以很明显的看出来人脸是歪着的，我们如果人脸可以正过来，那么将对人脸的特征提取非常有好处。
下面这张图看着就正多了。
常见的对齐方法有
1、通过双眼坐标进行旋正
2、通过矩阵运算求解仿射矩阵进行旋正
这里简单讲讲通过双眼坐标进行旋正。
利用双眼坐标进行旋正需要用到两个参数，如图所示分别是：
1、眼睛连线相对于水平线的倾斜角。
2、图片的中心。
利用这两个参数我们可以知道需要图片需要旋转的角度是多少，图片旋转的中心是什么。
代码实现如下，其中landmark是五个人脸特征点的位置：
#-------------------------------------#
# 人脸对齐
#-------------------------------------#
def Alignment_1(img,landmark):
if landmark.shape[0]==68:
x = landmark[36,0] - landmark[45,0]
y = landmark[36,1] - landmark[45,1]
elif landmark.shape[0]==5:
x = landmark[0,0] - landmark[1,0]
y = landmark[0,1] - landmark[1,1]
# 眼睛连线相对于水平线的倾斜角
if x==0:
angle = 0
else:
# 计算它的弧度制
angle = math.atan(y/x)*180/math.pi
center = (img.shape[1]//2, img.shape[0]//2)
RotationMatrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1)
# 仿射函数
new_img = cv2.warpAffine(img,RotationMatrix,(img.shape[1],img.shape[0]))
RotationMatrix = np.array(RotationMatrix)
new_landmark = []
for i in range(landmark.shape[0]):
pts = []
pts.append(RotationMatrix[0,0]*landmark[i,0] RotationMatrix[0,1]*landmark[i,1] RotationMatrix[0,2])
pts.append(RotationMatrix[1,0]*landmark[i,0] RotationMatrix[1,1]*landmark[i,1] RotationMatrix[1,2])
new_landmark.append(pts)
new_landmark = np.array(new_landmark)
return new_img, new_landmark
2、利用facenet对矫正后的人脸进行编码
facenet是一个人脸特征获取的模型，将第1步获得的对齐人脸传入facenet模型就可以得到每个人脸的特征向量。
将所有特征向量保存在一个列表中，在第3步进行比对。
height,width,_ = np.shape(draw)
draw_rgb = cv2.cvtColor(draw,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 检测人脸
rectangles = self.mtcnn_model.detectFace(draw_rgb, self.threshold)
print(np.shape(rectangles))
if len(rectangles)==0:
return
# 转化成正方形
rectangles = utils.rect2square(np.array(rectangles,dtype=np.int32))
rectangles[:,0] = np.clip(rectangles[:,0],0,width)
rectangles[:,1] = np.clip(rectangles[:,1],0,height)
rectangles[:,2] = np.clip(rectangles[:,2],0,width)
rectangles[:,3] = np.clip(rectangles[:,3],0,height)
#-----------------------------------------------#
# 对检测到的人脸进行编码
#-----------------------------------------------#
face_encodings = []
for rectangle in rectangles:
# 获取landmark在小图中的坐标
landmark = (np.reshape(rectangle[5:15],(5,2)) - np.array([int(rectangle[0]),int(rectangle[1])]))/(rectangle[3]-rectangle[1])*160
# 截取图像
crop_img = draw_rgb[int(rectangle[1]):int(rectangle[3]), int(rectangle[0]):int(rectangle[2])]
crop_img = cv2.resize(crop_img,(160,160))
# 对齐
new_img,_ = utils.Alignment_1(crop_img,landmark)
new_img = np.expand_dims(new_img,0)
# 利用facenet_model计算128维特征向量
face_encoding = utils.calc_128_vec(self.facenet_model,new_img)
face_encodings.append(face_encoding)
3、将实时图片中的人脸特征与数据库中的进行比对
这个比对过程是这样的：
1、获取实时图片中的每一张人脸特征。
2、将每一张人脸特征和数据库中所有的人脸进行比较，计算距离。如果距离小于门限值，则认为其具有一定的相似度。
3、获得每一张人脸在数据库中最相似的人脸的序号。
4、判断这个序号对应的人脸距离是否小于门限，是则认为人脸识别成功，他就是这个人。
实现代码如下：
face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
# 取出一张脸并与数据库中所有的人脸进行对比，计算得分
matches = utils.compare_faces(self.known_face_encodings, face_encoding, tolerance = 0.9)
name = "Unknown"
# 找出距离最近的人脸
face_distances = utils.face_distance(self.known_face_encodings, face_encoding)
# 取出这个最近人脸的评分
best_match_index = np.argmin(face_distances)
if matches[best_match_index]:
name = self.known_face_names[best_match_index]
face_names.append(name)
4、实时处理图片整体代码
class face_rec():
def recognize(self,draw):
#-----------------------------------------------#
# 人脸识别
# 先定位，再进行数据库匹配
#-----------------------------------------------#
height,width,_ = np.shape(draw)
draw_rgb = cv2.cvtColor(draw,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 检测人脸
rectangles = self.mtcnn_model.detectFace(draw_rgb, self.threshold)
print(np.shape(rectangles))
if len(rectangles)==0:
return
# 转化成正方形
rectangles = utils.rect2square(np.array(rectangles,dtype=np.int32))
rectangles[:,0] = np.clip(rectangles[:,0],0,width)
rectangles[:,1] = np.clip(rectangles[:,1],0,height)
rectangles[:,2] = np.clip(rectangles[:,2],0,width)
rectangles[:,3] = np.clip(rectangles[:,3],0,height)
#-----------------------------------------------#
# 对检测到的人脸进行编码
#-----------------------------------------------#
face_encodings = []
for rectangle in rectangles:
# 获取landmark在小图中的坐标
landmark = (np.reshape(rectangle[5:15],(5,2)) - np.array([int(rectangle[0]),int(rectangle[1])]))/(rectangle[3]-rectangle[1])*160
# 截取图像
crop_img = draw_rgb[int(rectangle[1]):int(rectangle[3]), int(rectangle[0]):int(rectangle[2])]
crop_img = cv2.resize(crop_img,(160,160))
# 对齐
new_img,_ = utils.Alignment_1(crop_img,landmark)
new_img = np.expand_dims(new_img,0)
# 利用facenet_model计算128维特征向量
face_encoding = utils.calc_128_vec(self.facenet_model,new_img)
face_encodings.append(face_encoding)
face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
# 取出一张脸并与数据库中所有的人脸进行对比，计算得分
matches = utils.compare_faces(self.known_face_encodings, face_encoding, tolerance = 0.9)
name = "Unknown"
# 找出距离最近的人脸
face_distances = utils.face_distance(self.known_face_encodings, face_encoding)
# 取出这个最近人脸的评分
best_match_index = np.argmin(face_distances)
if matches[best_match_index]:
name = self.known_face_names[best_match_index]
face_names.append(name)
rectangles = rectangles[:,0:4]
#-----------------------------------------------#
# 画框~!~
#-----------------------------------------------#
for (left, top, right, bottom), name in zip(rectangles, face_names):
cv2.rectangle(draw, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(draw, name, (left , bottom - 15), font, 0.75, (255, 255, 255), 2)
return draw
全部代码：
这里只放出主文件的全部代码，需要的可以去github下载：
import cv2
import os
import numpy as np
from net.mtcnn import mtcnn
import utils.utils as utils
from net.inception import InceptionResNetV1
class face_rec():
def __init__(self):
# 创建mtcnn对象
# 检测图片中的人脸
self.mtcnn_model = mtcnn()
# 门限函数
self.threshold = [0.5,0.8,0.9]
# 载入facenet
# 将检测到的人脸转化为128维的向量
self.facenet_model = InceptionResNetV1()
# model.summary()
model_path = './model_data/facenet_keras.h5'
self.facenet_model.load_weights(model_path)
#-----------------------------------------------#
# 对数据库中的人脸进行编码
# known_face_encodings中存储的是编码后的人脸
# known_face_names为人脸的名字
#-----------------------------------------------#
face_list = os.listdir("face_dataset")
self.known_face_encodings=[]
self.known_face_names=[]
for face in face_list:
name = face.split(".")[0]
img = cv2.imread("./face_dataset/" face)
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 检测人脸
rectangles = self.mtcnn_model.detectFace(img, self.threshold)
# 转化成正方形
rectangles = utils.rect2square(np.array(rectangles))
# facenet要传入一个160x160的图片
rectangle = rectangles[0]
# 记下他们的landmark
landmark = (np.reshape(rectangle[5:15],(5,2)) - np.array([int(rectangle[0]),int(rectangle[1])]))/(rectangle[3]-rectangle[1])*160
crop_img = img[int(rectangle[1]):int(rectangle[3]), int(rectangle[0]):int(rectangle[2])]
crop_img = cv2.resize(crop_img,(160,160))
new_img,_ = utils.Alignment_1(crop_img,landmark)
new_img = np.expand_dims(new_img,0)
# 将检测到的人脸传入到facenet的模型中，实现128维特征向量的提取
face_encoding = utils.calc_128_vec(self.facenet_model,new_img)
self.known_face_encodings.append(face_encoding)
self.known_face_names.append(name)
def recognize(self,draw):
#-----------------------------------------------#
# 人脸识别
# 先定位，再进行数据库匹配
#-----------------------------------------------#
height,width,_ = np.shape(draw)
draw_rgb = cv2.cvtColor(draw,cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 检测人脸
rectangles = self.mtcnn_model.detectFace(draw_rgb, self.threshold)
print(np.shape(rectangles))
if len(rectangles)==0:
return
# 转化成正方形
rectangles = utils.rect2square(np.array(rectangles,dtype=np.int32))
rectangles[:,0] = np.clip(rectangles[:,0],0,width)
rectangles[:,1] = np.clip(rectangles[:,1],0,height)
rectangles[:,2] = np.clip(rectangles[:,2],0,width)
rectangles[:,3] = np.clip(rectangles[:,3],0,height)
#-----------------------------------------------#
# 对检测到的人脸进行编码
#-----------------------------------------------#
face_encodings = []
for rectangle in rectangles:
# 获取landmark在小图中的坐标
landmark = (np.reshape(rectangle[5:15],(5,2)) - np.array([int(rectangle[0]),int(rectangle[1])]))/(rectangle[3]-rectangle[1])*160
# 截取图像
crop_img = draw_rgb[int(rectangle[1]):int(rectangle[3]), int(rectangle[0]):int(rectangle[2])]
crop_img = cv2.resize(crop_img,(160,160))
# 对齐
new_img,_ = utils.Alignment_1(crop_img,landmark)
new_img = np.expand_dims(new_img,0)
# 利用facenet_model计算128维特征向量
face_encoding = utils.calc_128_vec(self.facenet_model,new_img)
face_encodings.append(face_encoding)
face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
# 取出一张脸并与数据库中所有的人脸进行对比，计算得分
matches = utils.compare_faces(self.known_face_encodings, face_encoding, tolerance = 0.9)
name = "Unknown"
# 找出距离最近的人脸
face_distances = utils.face_distance(self.known_face_encodings, face_encoding)
# 取出这个最近人脸的评分
best_match_index = np.argmin(face_distances)
if matches[best_match_index]:
name = self.known_face_names[best_match_index]
face_names.append(name)
rectangles = rectangles[:,0:4]
#-----------------------------------------------#
# 画框~!~
#-----------------------------------------------#
for (left, top, right, bottom), name in zip(rectangles, face_names):
cv2.rectangle(draw, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(draw, name, (left , bottom - 15), font, 0.75, (255, 255, 255), 2)
return draw
if __name__ == "__main__":
dududu = face_rec()
video_capture = cv2.VideoCapture(1)
while True:
ret, draw = video_capture.read()
dududu.recognize(draw)
cv2.imshow('Video', draw)
if cv2.waitKey(20) & 0xFF == ord('q'):
break
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上就是Keras目标检测mtcnn facenet搭建人脸识别平台的详细内容，更多关于Keras目标检测mtcnn facenet人脸识别的资料请关注Devmax其它相关文章！