PyImageSearch博主Adrian Rosebrock昨日發(fā)表博文，展示如何使用OpenCV的深度學(xué)習(xí)工具在小庫(kù)上進(jìn)行人臉識(shí)別。昨天是我們中國(guó)人的傳統(tǒng)佳節(jié)——中秋節(jié)，
Adrian推送博文時(shí)也喜不勝收，不過原因是他結(jié)婚啦！而且這篇博文使用的人臉數(shù)據(jù)正是來自他與新娘Trisha。
趕緊看看他們的秀恩愛照~

恭喜Adrian！原來秋天也是收獲愛情的季節(jié)~
言歸正傳，在這篇博文中，Adrian展示了如何使用OpenCV現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)工具進(jìn)行人臉識(shí)別，主要流程包括：
1.人臉檢測(cè)，OpenCV使用Caffe訓(xùn)練好的SSD檢測(cè)模型檢測(cè)人臉；

2.提取人臉嵌入特征，OpenCV使用OpenFace工程中的FaceNet模型提取深度學(xué)習(xí)人臉嵌入特征；

3.訓(xùn)練人臉識(shí)別模型，使用scikit-learn中的SVM算法在人臉嵌入特征上訓(xùn)練分類器；
4.使用步驟3中訓(xùn)練的模型在圖像和視頻中識(shí)別人臉。

作者收集的數(shù)據(jù)庫(kù)就是他們夫妻兩個(gè)人的照片，并增加了“unknown”類來自電影侏羅紀(jì)公園的部分劇照。每類只有6幅圖片。

看看效果

雖然庫(kù)很小，但還是能將這甜蜜小兩口認(rèn)出來的。

不過也出現(xiàn)了一些看起來不太理想的情況。畢竟數(shù)據(jù)庫(kù)太小了。

作者又探討了下如何提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率：
1.收集更多的數(shù)據(jù)，作者推薦最少每人10-20張人臉圖像；

2.增加人臉對(duì)齊預(yù)處理，相當(dāng)于包含旋轉(zhuǎn)、尺度、平移的人臉幾何歸一化；

3.調(diào)整超參數(shù)；
4.使用dlib的深度學(xué)習(xí)嵌入特征提取，嗯，dlib開源的人臉識(shí)別模型比較強(qiáng)大。
參見：
http://blog./2017/02/high-quality-face-recognition-with-deep.html

為什么要在使用SVM分類器而不是end-to-end訓(xùn)練？
因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)太小沒法訓(xùn)練，通常的做法就是使用在大庫(kù)上訓(xùn)練的人臉模型提取特征，使用傳統(tǒng)的分類算法識(shí)別人臉。

Adrian在博文中說“As I mentioned in the introduction to today’s face recognition post, I was just married over the weekend, so this post is a “gift” to my new wife .“
不知道作為程序員的妻子Trisha，收到這樣的禮物是不是很驚喜^_^

原博文地址：

https://www./2018/09/24/opencv-face-recognition/