可怕，40行代码的人脸识别实践

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最近听说有这么一个黑科技，让之前闯红灯有恃无恐的人们纷纷给交警部门打电话，求交警叔叔能不能把自己的照片撤下来......

闯红灯这件事情，一直是交通问题的一大头疼病。自从交通法对机动车闯红灯进行扣6分的举措后，很多司机朋友们纷纷表示不敢怠慢了。

机动车好了，可是非机动车和行人闯红灯的病咋治？当中国式过马路已经深入人心的时候，这不，黑科技来了，乍一看还真的很像警方在搜捕嫌疑人。

近期山东、江苏、深圳等一些城市开始在交通路口上启用了人脸识别系统，针对行人和非机动车闯红灯等违规行为进行抓拍，并现场进行曝光。

而对于行人和非机动车闯红灯的行为，交管部门将会给予20元到50元的罚款。

虽然罚款钱数不多，但是最让大家忌惮的就是，你不文明行为的视频和你的个人信息，都会在大屏幕上全天轮次播放。交警叔叔说了，被拍的市民纷纷表示下次再也不敢闯红灯了。

人脸抓拍系统的工作原理是：当红灯亮起后，如有行人和非机动车越过停止线，系统会自动抓拍四张照片，保留15秒视频并截取违法者头像，即便在晚上也能清晰成像。除了现场回放，交管部门还将连接的户籍信息进行曝光。

人脸识别技术到底是怎样实现的呢?

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。

这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。

今天我们就来看看如何在 40 行代码以内简单地实现人脸识别。

一点区分

对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。

其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。

今天我们要做的是人脸识别。

所用工具

Anaconda 2 —— Python 2

Dlib

scikit-image

Dlib

对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。

Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：

pip install dlib 

上面需要用到的 scikit-image 同样只是需要这么一句：

pip install scikit-image 

注：如果用 pip install dlib 安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

人脸识别

之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。

今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。

首先先通过文件树看一下今天需要用到的代码：

准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。

另外的 girl-face-rec.py 是我们的python脚本。

shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。

dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。

ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了ImageNet 2015冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比CNN更加强大。

前期准备

shape_predictor_68_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 都可以在这里找到。

不能点击超链接的可以直接输入以下网址：http://dlib.net/files/。

然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到 candidate-faces 文件夹中。

本文这里准备的是六张图片，如下：

她们分别是：

然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：

可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。

识别流程

数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：

先对候选人进行人脸检测、关键点提取、描述子生成后，把候选人描述子保存起来。

然后对测试人脸进行人脸检测、关键点提取、描述子生成。

最后求测试图像人脸描述子和候选人脸描述子之间的欧氏距离，距离最小者判定为同一个人。

---

代码

代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是 girl-face-rec.py：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import sys,os,dlib,glob,numpy

from skimage import io

if len(sys.argv) != 5:

print "请检查参数是否正确"

exit()

# 1.人脸关键点检测器 

predictor_path = sys.argv[1]

# 2.人脸识别模型 

face_rec_model_path = sys.argv[2]

# 3.候选人脸文件夹 

faces_folder_path = sys.argv[3]

# 4.需识别的人脸 

img_path = sys.argv[4]

# 1.加载正脸检测器 

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 2.加载人脸关键点检测器 

sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)

# 3. 加载人脸识别模型 

facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)

# win = dlib.image_window()

# 候选人脸描述子list

descriptors = []

# 对文件夹下的每一个人脸进行:

# 1.人脸检测 

# 2.关键点检测 

# 3.描述子提取 

for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):

print("Processing file: {}".format(f))

img = io.imread(f)

#win.clear_overlay()

#win.set_image(img)

# 1.人脸检测

dets = detector(img, 1)

print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))

for k, d in enumerate(dets):

# 2.关键点检测

shape = sp(img, d)

# 画出人脸区域和和关键点

# win.clear_overlay()

# win.add_overlay(d)

# win.add_overlay(shape)

# 3.描述子提取，128D向量

face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

# 转换为numpy array

v = numpy.array(face_descriptor)

descriptors.append(v)

# 对需识别人脸进行同样处理

# 提取描述子，不再注释

img = io.imread(img_path)

dets = detector(img, 1)

dist = []

for k, d in enumerate(dets):

shape = sp(img, d)

face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

d_test = numpy.array(face_descriptor)

# 计算欧式距离

for i in descriptors:

dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)

dist.append(dist_)

# 候选人名单

candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']

# 候选人和距离组成一个dict

c_d = dict(zip(candidate,dist))

cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])

print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]

dlib.hit_enter_to_continue()

运行结果

我们在 .py 所在的文件夹下打开命令行。运行如下命令：

python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg

由于shape_predictor_68_face_landmarks.dat 和 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 名字实在太长，所以我把它们重命名为 1.dat 和 2.dat 。

运行结果如下：

The person is Bingbing。

记忆力不好的同学可以翻上去看看 test1.jpg 是谁的图片。有兴趣的话可以把四张测试图片都运行下试试。

这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试图片的输出结果是候选人 4。对比一下两张图片可以很容易发现混淆的原因。

机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。

有兴趣的朋友可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选图片用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的，全凭自己了。

来源：51CTO（版权归原作者及刊载媒体所有）

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编辑：杨长龙

审核：朱林烨

指导：万剑华教授(微信号wjh18266613129）