毕设–基于深度学习的人脸识别（详细步骤）

最近闲来无事，想写一个本人毕设基于深度学习的人脸识别文章。我主要利用两个不同的神经网络进行实现，分别是一个简单三层的卷积神经网络和结构复杂的VGG16神经网络，并比对了两种网络训练出的模型的识别效果。从最终的结果来看，与预想的一样结构更复杂的VGG16的效果更胜一筹。下面我就来具体介绍一下其实现过程。

接下来我将从以下的顺序来进行讲解：

环境配置
人脸检测部分
训练模型部分
人脸识别部分
 

1. 环境配置

①Python3.6 (尽管现在的 python 以经更新到了 3.9 版本了，但是由于 tensorflow 框架和

Anaconda 的需求这里还是选择 3.6 版本)

②opencv （opencv_python-4.4.0-cp36-cp36m-win_amd64，这里面版本号没有具体限制，

但是必须要支持 python3.6）

③scipy1.2.0（这个一定要注意呀，使用pip install scipy安装这个包的时候，一般都会安装1.3+的版本，在我这个程序里面就会报错了，因为我是使用了1.2版本里面的方法，在1.3版本里面该方法舍弃了）

④tensorflow1.9

⑤keras2.2.0

⑥sklearn（scikit_learn-0.24.1 版本）

⑦tkinder（没有具体要求，此设计使用的最新版）

对了还有就是在安装这些库的时候，如果是使用pip install的方法，建议就都使用这个方法，不然使用不同方法安装到时就会报错（一条来自踩坑者的忠告哈哈），配置大概是这些了，可能有的没写出来，可能就需要大家踩一些坑配置了（此处是不是要啪啪打脸了啊）

2. 人脸检测
此部分主要采用的是opencv来调用摄像头并进行图像处理，然后使用基于级联分类器+haar特征的方法进行人脸检测。opencv使用起来非常方便，这里使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。

1）读取图片

只需要给出待操作的图片的路径即可。

import cv2
image = cv2.imread(imagepath)

2）灰度转换

灰度转换的作用就是：转换成灰度的图片的计算强度得以降低。因为现在的彩色图片都是三通道的数据，不做任何处理，数据量会很大，对于我们学生用的机子来说hold不住。

import cv2
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

灰色图片大概就是这样的。

3）画图

opencv 的强大之处的一个体现就是其可以对图片进行任意编辑，处理。

下面的这个函数最后一个参数指定的就是画笔的大小。其实就是要把检测到的人脸边框给描出来。

import cv2
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)

4）显示图像

编辑完的图像要么直接的被显示出来，要么就保存到物理的存储介质。

import cv2
cv2.imshow("Image Title",image)

5）获取人脸识别训练数据

看似复杂，其实就是对于人脸特征的一些描述，这样opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据，就可以感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。

import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')

里面的xml文件非常关键，可以说是这个模型的核心了，就是靠它才能获取到人脸数据的。它是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。

6）探测人脸

说白了，就是根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。

import cv2
# 探测图片中的人脸
 
faces = face_cascade.detectMultiScale(
   gray,
   scaleFactor = 1.15,
   minNeighbors = 5,
   minSize = (5,5),
   flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)

我们可以随意的指定里面参数的值，来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。

处理人脸探测的结果

结束了刚才的人脸探测，我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多么的复杂，无非添加点特征值罢了。

import cv2
 
print "发现{0}个人脸!".format(len(faces))
for(x,y,w,h) in faces:
   cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2)

以上就介绍完了一些必备函数，包括人脸检测的函数。那我们就是要来讲这个模型了，讲模型其实很好讲，首先获取训练数据，然后写好模型训练，最后检测效果即可。按照这个顺序来，我们先讲讲如何来收集人脸数据。

我们只要收集两个人的图片即可，考虑到大家的笔记本电脑配置，每个人只要收集几百张图片即可。文件名记为get_face.py，代码如下：

def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
    cv2.namedWindow(window_name)
    # 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)
 
    # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器
    data_path = "haarcascade_frontalface_default.xml"
    classfier = cv2.CascadeClassifier(data_path)
 
    # 识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式
    color = (0, 255, 0)
 
    num = 0
    while cap.isOpened():
        ok, frame = cap.read()  # 读取一帧数据
        if not ok:
            break
 
        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将当前桢图像转换成灰度图像
        # 人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数
        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
        if len(faceRects) > 0:  # 大于0则检测到人脸
            for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸
                x, y, w, h = faceRect
 
                # 将当前帧保存为图片
                img_name = '%s/%d.jpg ' %(path_name, num)
                image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
                cv2.imwrite(img_name, image)
                num += 1
                if num > catch_pic_num:  # 如果超过指定最大保存数量退出循环
                    break
 
                # 画出矩形框
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)
 
                # 显示当前捕捉到了多少人脸图片
                font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
                cv2.putText(frame ,'num:%d' % (num) ,(x + 30, y + 30), font, 1, (255 ,0 ,255) ,4)
 
                # 超过指定最大保存数量结束程序
        if num > catch_pic_num:
            break
 
        # 显示图像
        cv2.imshow(window_name, frame)
        c = cv2.waitKey(10)
        if c & 0xFF == ord('q'):
            break
    # 释放摄像头并销毁所有窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

3. 训练模型
数据拿到了，接下来就是要写模型训练了，我分别用了两个模型。下面的模型是采用了3个卷积操作+1个全连接操作实现的，如果是VGG16的话只需换以下部分即可，其它部分代码一样。

模型代码如下：

def build_model(self, dataset, nb_classes=2):
        # 构建一个空的网络模型，它是一个线性堆叠模型，各神经网络层会被顺序添加，专业名称为序贯模型或线性堆叠模型
        self.model = Sequential()
 
        # 以下代码将顺序添加CNN网络需要的各层，一个add就是一个网络层
        self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same',
                                     input_shape=dataset.input_shape))  # 1 2维卷积层
        self.model.add(Activation('relu'))  # 2 激活函数层
 
        self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  # 5 池化层
        self.model.add(Dropout(0.25))  # 6 Dropout层
 
        self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same'))  # 7  2维卷积层
        self.model.add(Activation('relu'))  # 8  激活函数层
 
        self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  # 11 池化层
        self.model.add(Dropout(0.25))  # 12 Dropout层
 
        self.model.add(Flatten())  # 13 Flatten层
        self.model.add(Dense(512))  # 14 Dense层,又被称作全连接层
        self.model.add(Activation('relu'))  # 15 激活函数层
        self.model.add(Dropout(0.5))  # 16 Dropout层
        self.model.add(Dense(nb_classes))  # 17 Dense层
        self.model.add(Activation('softmax'))  # 18 分类层，输出最终结果
 
        # 输出模型概况
        self.model.summary()
因为是用keras写的，所以看起来比较简洁。

训练模型的函数也很简洁

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6,
                  momentum=0.9, nesterov=True)  # 采用SGD+momentum的优化器进行训练，首先生成一个优化器对象
        self.model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                           optimizer=sgd,
                           metrics=['accuracy'])  # 完成实际的模型配置工作

这儿再说一点，我们知道如果要判别两个人是谁，训练的时候肯定是要给两个人的照片分类的，比如A标记为0，B标记为1。此模型也是如此来训练的，在load_face.py中的load_dataset()函数里有一行代码就是如此，代码如下：

# 标注数据，'LDY'文件夹下都是我的脸部图像，全部指定为0，另外一个文件夹下是同学的，全部指定为1
labels = np.array([0 if label.endswith('LDY') else 1 for label in labels])

此文件的该处地方也是需要大家修改的，即把“LDY”改为自己文件夹的名称。

如果你要做多人识别的话，也是在这处地方做手脚的，我这儿就标记了0和1，所以大家很自然的知道我是做两人识别的，如果你要多识别一些人，就多做一些标记就行了。

最后还有一处地方需要修改，就是train.py文件的主函数部分：

# 此处文件地址是你收集的图片的文件夹地址
    dataset = Dataset('D:\PyCharm-Community\Workplace\Face_Recognition\\face_data')
    dataset.load()
    model = Model()
    model.build_model(dataset)
    model.train(dataset)
# 此处地址是你保存训练好模型的地址
    model.save_model(file_path='D:\PyCharm-Community\Workplace\Face_Recognition\\face_data\model\ldy_face_model.h5')
    model.evaluate(dataset)

4. 人脸识别
模型训练好了，最后就可以拿照片来测试了。

文件名叫：Face_recognition.py，代码如下：

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) != 1:
        print("Usage:%s camera_id\r\n" % (sys.argv[0]))
        sys.exit(0)
 
    # 加载模型
    model = Model()
    model.load_model(file_path='D:\PyCharm-Community\Workplace\Face_Recognition\model\jianxin_face_model.h5')
 
    # 框住人脸的矩形边框颜色
    color = (0, 255, 0)
 
    # 捕获指定摄像头的实时视频流
    cap = cv2.VideoCapture(0)
 
    # 人脸识别分类器本地存储路径
    cascade_path = "D:\opencv\\build\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
 
    # 循环检测识别人脸
    while True:
        ret, frame = cap.read()  # 读取一帧视频
 
        if ret is True:
 
            # 图像灰化，降低计算复杂度
            frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        else:
            continue
        # 使用人脸识别分类器，读入分类器
        cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
 
        # 利用分类器识别出哪个区域为人脸
        faceRects = cascade.detectMultiScale(frame_gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
        if len(faceRects) > 0:
            for faceRect in faceRects:
                x, y, w, h = faceRect
 
                # 截取脸部图像提交给模型识别这是谁
                image = frame[y - 10: y + h + 10, x - 10: x + w + 10]
                faceID = model.face_predict(image)
                print("faceID", faceID)
                # 如果是“我”
                if faceID == 0:
                    cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, thickness=2)
                    # 文字提示是谁
                    cv2.putText(frame, 'Chengjianxin',
                                (x + 30, y + 30),  # 坐标
                                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,  # 字体
                                1,  # 字号
                                (255, 0, 255),  # 颜色
                                2)  # 字的线宽
                else:
                    cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, thickness=2)
                    cv2.putText(frame, 'Nobody',
                                (x + 30, y + 30),  # 坐标
                                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,  # 字体
                                2,  # 字号
                                (255, 0, 0),  # 颜色
                                2)  # 字的线宽
                    pass
 
        cv2.imshow("Face Recognition", frame)
 
        # 等待10毫秒看是否有按键输入
        k = cv2.waitKey(10)
        # 如果输入q则退出循环
        if k & 0xFF == ord('q'):
            break
 
    # 释放摄像头并销毁所有窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
其中有3处地方需要修改

# 加载模型
model = Model()
model.load_model(file_path='D:\PyCharm-Community\Workplace\Face_Recognition\model\jianxin_face_model.h5')
模型地址改成你自己的。

# 人脸识别分类器本地存储路径
cascade_path = "D:\opencv\\build\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
这个xml文件地址也改成你自己的，前面的get_face.py也是这样。

# 如果是“我”
if faceID == 0:
   cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, thickness=2)
   # 文字提示是谁
   cv2.putText(frame, 'Chengjianxin',
                     (x + 30, y + 30),  # 坐标
                     cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,  # 字体
                     1,  # 字号
                     (255, 0, 255),  # 颜色
                     2)  # 字的线宽
else:
   cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, thickness=2)
   cv2.putText(frame, 'Nobody',
                    (x + 30, y + 30),  # 坐标
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,  # 字体
                    2,  # 字号
                    (255, 0, 0),  # 颜色
                    2)  # 字的线宽

这里面的文字提示改成你自己的就行了。