机器学习和人工智能技术的快速发展使计算机视觉在物体检测和识别方面取得了重大进展。然而，创建一个能够识别人们的幽默和娱乐的系统，对于程序员来说仍然是一个具有挑战性的问题，因为喜剧和娱乐是主观的，是基于个人品味和文化背景的。因此，创建一个能够精确确定个人认为有趣或令人愉快的系统是很棘手的。
然而，计算机视觉在面部识别和鉴定方面已经取得了重大进展，广泛运用于各种应用，如安全、监控和生物识别。面部识别技术主要通过分析和比较个人的面部特征与已知面孔的数据库来识别个人。面部识别涉及将一个人的脸与他们的身份相匹配。它采用算法来提取脸部特征，如眼睛之间的距离、鼻子的曲线和下颚线的角度，以产生一个独特的面部特征。
面部识别和鉴定的技术
识别和鉴定人脸的方法有很多，但本教程将重点介绍三种技术，并概述其优点和缺点。
1.基于模板的方法
首先，基于模板的方法将目标脸的面部特征与模板或参考图像中的特征进行比较。模板图像包括几个面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置以及它们之间的距离。然后，该技术将目标脸与模板图像进行比较，以确定是否存在匹配。Eigenfaces是最常见的基于模板的方法之一，它使用主成分分析（PCA）来降低面部图像的维度，并提取最相关的特征。
优势
- 使用高质量的模板，它们非常准确
- 可以处理光线和面部表情的变化
缺点
- 需要高质量的模板以获得准确的结果
- 计算成本可能很高
2.基于特征的方法
其次，基于特征的技术从面部提取特征，如眼睛的形状、眉毛之间的距离和嘴唇的弧度。然后，该方法将这些特征与已知脸部数据库中的特征进行比较，以识别目标脸。典型的基于特征的技术的例子包括局部二进制模式（LBP）和尺度不变特征变换（SIFT）。
优点
- 相对快速和高效
- 适用于低分辨率的图像
缺点
- 在不同的光照条件下可能不能很好地工作
- 对面部表情或姿势的变化可能不稳定
3.基于深度学习的方法
最后，基于深度学习的方法使用深度神经网络来直接从面部图像中学习特征。网络在面部图像的大型数据集上进行训练，以确定与面部识别相关的模式和特征。典型的基于深度学习的方法的例子包括卷积神经网络（CNN）和连体网络。
优势
- 在大型数据集中实现高精确度
- 可处理面部表情和姿势的变化
缺点
- 需要大量的训练数据
- 计算成本高
注意： 有几种面部识别和鉴定的技术。
使用Python和OpenCV进行面部识别和鉴定
随着像OpenCV这样强大的库的出现和机器学习算法的进步，使用Python开发面部识别和鉴定系统变得比以往任何时候都容易。OpenCV为图像处理提供了一套丰富的功能和工具，在面部识别任务中尤其有用，如面部检测、特征提取和匹配。它也有预制的模型，如用于人脸检测的Haar Cascades分类器和用于标记检测到的人脸的VGG或ResNet。
OpenCV为人脸标签提供了各种模型，如Eigenfaces、Fisherfaces和Local Binary Patterns Histograms（LBPH）。我们通过向这些模型提供我们想要识别的个体的图像来训练它们识别特定的个体。Eigenfaces使用主成分分析（PCA）来从较小的部分构建人脸图像，而Fisherfaces则利用线性判别分析（LDA）来区分人脸。LBPH将人脸的纹理与已知人脸进行比较。
脸部识别
导入依赖性
导入必要的库。
Python
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
加载预训练的模型和图像
OpenCV提供了一套预先训练好的 "Haar Cascade分类器 "来检测各种物体，包括人脸。`cv2.CascadeClassifier`是一个表示Haar Cascade分类器的类。cv2.data.haarcascades是一个包含预训练模型的目录的路径。`haarcascade_frontalface_default.xml`是包含预训练的人脸检测模型的文件。该模型可在GitHub上免费下载。
Python
# Load the pre-trained face detection model
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
使用OpenCV的`imread()`函数加载输入图片`image1.jpg`可以是你选择的图片。然后使用OpenCV的`cvtColor()`函数将图像转换为灰度。灰度图像是人脸检测算法所需要的。
Python
# Load the image and convert it to grayscale
img = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/Face Detection/image1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#show the image
plt.imshow(gray)
下面一行使用CascadeClassifier类的 detectMultiScale() 方法在灰度图像中检测人脸。detectMultiScale()方法需要以下参数：
`gray`：灰度图像
`scaleFactor`：是一个参数，指定在每个图像比例下图像大小的最小化程度。值为1.3意味着图像在每个比例下减少30%。
minNeighbors"：是一个参数，指定每个候选矩形应该有多少个邻居来保留它，较高的值会导致较少的检测，但置信度较高。
detectMultiScale()`方法返回一个检测到人脸的矩形列表。每个矩形代表一个由四个整数组成的元组`(x,y,w,h)`，代表矩形的左上角坐标`(x,y)`以及宽度`w`和高度`h`。
Python
# Detect faces in the grayscale image
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
在面部区域绘制矩形
让我们创建一个循环，在原始图像中检测到的人脸周围绘制矩形。cv2.rectangle()函数接受以下参数：
`img`：原始图像。
`(x,y)`：矩形的左上角坐标。
`(x+w,y+h)': 矩形的右下角坐标。
`(255,0,0)`：表示以RGB格式绘制的矩形的二进制颜色。(255,0,0)代表蓝色。
`5`：矩形边界的厚度，单位是像素。
Python
# Draw rectangles around the detected faces
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),5)
#Show the image after building the rectangle.
# Display the image with the detected faces
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
# Save the detected image by name
cv2.imwrite('detected_image.jpg', img)
#Confirm if saved image exists.
detected_image=cv2.imread("detected_image.jpg", 1)
gray_channels_reversed = detected_image[:, :, ::-1]
plt.imshow(gray_channels_reversed)
面部识别
我们不会像上面那样进行解释，而是使用上面保存的检测图像，通过给不同的图像进行检测，来确认该模型是否对识别有用。
导入依赖性
Python
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import dlib
from imutils import face_utils
from scipy.spatial.distance import cosine
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
加载人脸检测模型和脸部地标检测器
`dlib.get_frontal_face_detector()`函数返回一个预先训练好的人脸检测模型，能够检测图片中的人脸。欲了解更多信息，请查看dlib.net函数。另外，请下载地标检测器。
Python
# Load the face detection model and the facial landmark detector
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
landmark_detector = dlib.shape_predictor('/content/drive/MyDrive/Face Detection/shape_predictor_68_face_landmarks_GTX.dat')
# Load the detected image of
img1 = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/Face Detection/detected_image.jpg')
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect the face and facial landmarks of the image
rects1 = face_detector(gray1, 1)
landmarks1 = landmark_detector(gray1, rects1[0])
landmarks1 = face_utils.shape_to_np(landmarks1)
# Load another image to compare with the image loaded previously
img2 = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/Face Detection/001_d3323f3c.jpg')
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
### Set model parameter
# Detect the face and facial landmarks of the second image
rects2 = face_detector(gray2, 1)
landmarks2 = landmark_detector(gray2, rects2[0])
landmarks2 = face_utils.shape_to_np(landmarks2)
# Extract the features of the two images by computing the Euclidean distances between facial landmarks
features1 = np.zeros(68)
features2 = np.zeros(68)
for i in range(68):
features1[i] = np.linalg.norm(landmarks1[i] - landmarks1[0])
features2[i] = np.linalg.norm(landmarks2[i] - landmarks2[0])
#### Train on similarities
# Compute the cosine similarity between the two feature vectors
score = cosine(features1, features2)
# Check if the score is below a certain threshold (e.g. 0.5) to determine if the two faces match
if score < 0.5:
print("The model did not recognize Joseph in one or both of the images..")
else:
print("The model recognized Joseph in both images.")
总结
在本教程中，你已经学会了使用Python OpenCV进行面部识别和鉴定，它是如何工作的，它的用途，以及如何实现它。这个项目的代码可以从GitHub Repo中获取。
