基於Python的開源人臉識別庫:離線識別率高達99.38%
選自Github
機器之心編譯
參與:路雪
僅用 Python 和命令行就可以實現人臉識別的庫開源了。該庫使用 dlib 頂尖的深度學習人臉識別技術構建,在戶外臉部檢測資料庫基準(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的準確率高達 99.38%。
該項目是要構建一款免費、開源、實時、離線的網路 app,支持組織者使用人臉識別技術或二維碼識別所有受邀人員。
有了世界上最簡單的人臉識別庫,使用 Python 或命令行,即可識別和控制人臉。
該庫使用 dlib 頂尖的深度學習人臉識別技術構建,在戶外臉部檢測資料庫基準(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的準確率高達 99.38%。
這也提供了一個簡單的 face_recognition 命令行工具,你可以打開命令行中任意圖像文件夾,進行人臉識別!
項目地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition
特徵
找出圖片中的人臉
找出下面圖片中所有的人臉:
import face_recognition
找到並且控制圖像中的臉部特徵
找到並勾勒出每個人的眼睛、鼻子、嘴和下巴。
import face_recognition
找出臉部特徵對很多重要的事情都非常有用。但是你也可以用它來做一些「蠢事」,比如數字化妝(美圖):
識別圖片中的人臉
識別每張圖片中的人物。
import face_recognition
你甚至可以使用該庫和其他的 Python 庫執行實時人臉識別:
此處可查看代碼示例:https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py
安裝
要求:
Python 3+ 或 Python 2.7
macOS 或 Linux (Windows 未測試)
還可在樹莓派 2+上運行(按照具體指令來安裝運行:https://gist.github.com/ageitgey/1ac8dbe8572f3f533df6269dab35df65)
預配置的 VM 圖像同樣可用。
使用pin3從pypi安裝這一模塊:
pip3 install face_recognition
重要提示:pip 嘗試編譯 dlib 依賴時很可能會遇到一些問題。如果遇到問題,前往該地址(https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf)從來源(而不是 pip)中安裝 dlib,從而修復該錯誤。
手動安裝 dlib 後,再次運行 pip3 install face_recognition,完成安裝。
如果安裝方面還有問題,你還可以試試預配置的 VM(https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b)
用途
命令行界面
安裝 face_recognition 時,你會得到一個名為 face_recognition 的簡單命令行程序,該程序可用於識別照片或裝滿照片的文件夾中的人臉。
首先,你需要提供一個包含圖片的文件夾,且每張圖片中的每個人你都認識。每個人有一個圖像文件,文件名就是圖片中人物的名字:
然後,你需要再建一個文件夾,包含你想要識別的圖像文件:
之後,你僅需要在已知人物文件夾和未知人物文件夾(或單個圖像)中運行 face_recognition 命令,該程序會告訴你每個圖像中的人物是誰:
$ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures//unknown_pictures/unknown.jpg,Barack Obama
每張人臉的輸出結果只有一行,由文件名和找到的人物名組成,中間用逗號分隔。
unknown_person 是未與已知人物文件夾中任何照片相匹配的人臉。
如果你只想知道每張照片中的人物姓名,不在意文件名,那麼你可以採用以下做法:
$ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ | cut -d "," -f2
如果你的電腦配有多核 CPU,你就可以同時執行多個人臉識別任務。例如,如果你的系統有 4 個 CPU 核,你可以同時使用這 4 個 CPU 核,那麼同樣時間內處理的圖像數量是原來的四倍。
如果你使用 Python 3.4 或更新的版本,傳入--cpus <number_of_cpu_cores_to_use>參數:
$ face_recognition -cpus 4 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/
你還可以傳入--cpus -1,來使用系統中所有的 CPU 核。
Python 模塊
使用 face_recognition 模塊,幾行代碼輕鬆控制人臉,so easy!
API 文件地址:https://face-recognition.readthedocs.io
自動定點陣圖像中人物的臉部特徵
import face_recognition
圖像人臉識別
import face_recognition
注意事項
該人臉識別模型基於成年人照片訓練,因此對兒童照片的識別效果不好。該模型默認比較閾值是 0.6,容易混淆兒童的面部。
將該模型配置到雲主機(Heroku、AWS 等)
face_recognition 賴以存在的 dlib 是用 C++語言寫的,因此將該內置該模型的 app 配置到 Heroku 或 AWS 等雲主機提供商就很複雜。在該 repo 中有一個 Dockerfile 示例,展示如何在 Docker 容器中運行內置 face_recognition 模型的 app(詳見該網址:https://www.docker.com/)。參考該示例,您能夠將該模型配置到任何支持 Docker 圖像的服務。
常見問題
問題:使用 face_recognition 或運行樣本時,出現 Illegal instruction (core dumped)。
解決方案:dlib 需要在 SSE4 或 AVX 支持下編譯,但是你的 CPU 太舊,無法支持編譯。你需要根據此處(https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/11#issuecomment-287398611)所示修改代碼,然後對 dilb 進行重新編譯。
問題:運行攝像頭樣本時,出現 RuntimeError: Unsupported image type, must be 8bit gray or RGB image.
解決方案:你的攝像頭可能並未在 OpenCV 上正確設置。點擊此處(https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/21#issuecomment-287779524)了解更多。
問題:運行 pip2 install face_recognition 時出現 MemoryError。
解決方案:face_recognition_models 文件太大,不適合你可用的 pip 緩存內存。試一下 pip2 --no-cache-dir install face_recognition,解決該問題。
問題:AttributeError: "module" object has no attribute "face_recognition_model_v1"
解決方案:你安裝的 dlib 版本過舊,需要 19.4 或者更新的版本。請升級 dlib 版本。
問題:TypeError: imread() got an unexpected keyword argument "mode"
解決方案:你安裝的 scipy 版本過舊,需要 0.17 或者更新的版本。請升級 scipy 版本。
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