Détection et reconnaissance du visage avec Keras

Ce tutoriel démontre la détection et la reconnaissance du visage à l'aide de Python, en tirant parti des modèles MTCNN et VGGFace2. Nous apprendrons à identifier les visages dans les images, à les extraire et à les comparer pour déterminer s'ils appartiennent à la même personne.

Ce processus implique plusieurs étapes clés:

1. Détection du visage avec mtcnn: Nous utilisons le modèle MTCNN pré-formé dans les keras pour localiser et extraire les visages des images. Ce modèle identifie efficacement les caractéristiques faciales et les boîtes de délimitation.

2. Reconnaissance du visage avec VGGFace2: Une fois les faces extraites, le modèle VGGFace2 compare leurs caractéristiques pour évaluer la similitude. Ce modèle, développé par le groupe de géométrie visuelle d'Oxford, excelle à reconnaître les individus.

3. Prétraitement et manipulation de l'image: Le tutoriel couvre la manipulation essentielle de l'image en utilisant matplotlib pour la lecture et la manipulation d'images et PIL pour le redimensionnement.

4. Comparaison du modèle et seuils: Nous apprendrons à comparer les faces en utilisant la similitude du cosinus, une métrique bien adaptée à la comparaison des vecteurs de fonctionnalités. L'importance de fixer des seuils appropriés pour une reconnaissance de visage précise sera mis en évidence.

Prérequis:

Avant de commencer, installez les bibliothèques Python nécessaires:

pip3 install matplotlib keras mtcnn keras_vggface

Guide étape par étape:

Le tutoriel montre le processus à l'aide d'images des joueurs de Lee Iacocca et Chelsea Football Club. Il couvre:

• Récupération des images externes: a store_image La fonction télécharge des images à partir d'URL et les enregistre localement.
• Détection du visage: Le modèle MTCNN est utilisé pour détecter les visages, fournissant des boîtes de délimitation et des scores de confiance.
• Faces de mise en évidence: Une fonction de visualisation attire des rectangles autour des faces détectées pour la vérification.
• Extraction du visage: Les faces sont extraites d'images et redimensionnées à 224x224 pixels pour la compatibilité avec VGGFace2.
• Comparaison du visage: Le modèle VGGFace2 génère des vecteurs de fonctionnalité pour chaque visage, et la similitude du cosinus est utilisée pour les comparer. Un seuil détermine si les visages sont considérés comme une correspondance.

Considérations clés:

• Sélection du seuil: Le choix du seuil de similitude a un impact significatif sur la précision. L'expérimentation et une considération attentive de facteurs tels que l'éclairage et la pose sont cruciaux.
• Limitations du modèle: La précision de la reconnaissance du visage peut être affectée par des variations de pose, d'expression et de qualité d'image.

Conclusion:

Ce tutoriel fournit une introduction pratique à la détection et à la reconnaissance du visage en utilisant des modèles pré-formés facilement disponibles. Bien que la construction et la formation de votre propre modèle nécessitent des ressources importantes, cette approche offre une solution rapide et efficace pour de nombreuses applications. N'oubliez pas d'ajuster les seuils et de considérer les limitations du modèle pour les résultats optimaux.

Questions fréquemment posées (FAQ):

La section FAQ aborde les questions courantes sur CNNS, VGGFace2, l'amélioration de la précision du modèle, le rôle de Keras, les comparaisons avec le kit ML et le facenet, les applications du monde réel et les défis dans la détection et la reconnaissance du visage. Ces FAQ fournissent une compréhension complète des concepts et techniques sous-jacents.

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