以 Python 探索 Windows 中的人脸识别

人工智能

2023-10-22 04:27:03

人脸识别技术在 Windows 中的探索

在当今人工智能蓬勃发展的时代，人脸识别技术以其无与伦比的便利性和强大的识别能力，正悄然走进我们的日常生活。从解锁智能手机到打卡考勤，人脸识别正逐渐改变着我们的互动方式。

然而，尽管人脸识别作为人工智能的冰山一角，在技术实现层面却绝非易事。涉及到深度神经网络的训练、算法的优化，以及海量数据集的收集，这些都给开发人员带来了不小的挑战。

因此，对于初学者而言，想要体验人脸识别的魅力，就需要借助一些现成的库和框架。而在这其中，Python 的 face_recognition 库无疑是一个不错的选择。

本教程将手把手带你使用 Python 和 face_recognition 库，在 Windows 7 系统中实现简单的人脸识别功能。具体来说，我们将：

定位图片中的人脸位置
识别图片中人脸的各个面部特征
在已知人脸图片的基础上，识别图片中的人物身份

准备工作

在开始之前，我们需要安装 Python 和 face_recognition 库。你可以通过以下命令完成安装：

pip install face_recognition

此外，你还需要准备一些人脸图片。这些图片可以是自己、家人或朋友的照片。确保图片清晰，并且包含不同角度和表情的人脸。

定位人脸位置

import face_recognition

# 加载图片
image = face_recognition.load_image_file("image.jpg")

# 定位图片中的人脸
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# 打印人脸位置
for face_location in face_locations:
    top, right, bottom, left = face_location
    print("人脸位置： (", left, ", ", top, ", ", right, ", ", bottom, ")")

识别面部特征

除了定位人脸位置，我们还可以使用 face_recognition 库识别图片中人脸的各个面部特征，例如下巴、左眉毛、右嘴角等。

import face_recognition

# 加载图片
image = face_recognition.load_image_file("image.jpg")

# 定位人脸
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# 识别面部特征
face_landmarks = face_recognition.face_landmarks(image, face_locations)

# 打印面部特征
for face_landmark in face_landmarks:
    # 获取下巴特征
    chin = face_landmark["chin"]
    # 获取左眉毛特征
    left_eyebrow = face_landmark["left_eyebrow"]
    # 获取右嘴角特征
    right_corner_of_lip = face_landmark["right_corner_of_lip"]

    print("下巴特征： ", chin)
    print("左眉毛特征： ", left_eyebrow)
    print("右嘴角特征： ", right_corner_of_lip)

识别人物身份

在前面两个步骤的基础上，我们终于可以尝试识别图片中人物的身份了。前提是，我们需要提供已知人脸图片作为训练集。

import face_recognition

# 加载训练集图片
known_face_images = [
    face_recognition.load_image_file("known_face_1.jpg"),
    face_recognition.load_image_file("known_face_2.jpg"),
    # ...
]

# 获取训练集人脸编码
known_face_encodings = [
    face_recognition.face_encodings(image)[0] for image in known_face_images
]

# 加载待识别图片
unknown_face_image = face_recognition.load_image_file("unknown_face.jpg")

# 定位待识别图片中的人脸
unknown_face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_face_image)

# 识别待识别图片中的人脸
unknown_face_encodings = [
    face_recognition.face_encodings(unknown_face_image, unknown_face_locations)[0]
]

# 逐一比对待识别图片人脸与训练集人脸
for unknown_face_encoding in unknown_face_encodings:
    results = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, unknown_face_encoding)

    # 查找比对结果中分数最高的训练集人脸
    index = np.argmax(results)
    identity = "未知人物"
    if results[index] > 0.6:
        identity = known_face_names[index]

    print("识别结果： ", identity)