Pengesanan Wajah dan Pengiktirafan dengan Keras

Tutorial ini menunjukkan pengesanan muka dan pengiktirafan menggunakan Python, memanfaatkan model MTCNN dan VGGFace2. Kami akan belajar untuk mengenal pasti wajah dalam imej, mengeluarkannya, dan membandingkannya untuk menentukan sama ada mereka tergolong dalam individu yang sama.

Proses ini melibatkan beberapa langkah penting:

1. Pengesanan muka dengan MTCNN: Kami menggunakan model MTCNN yang terlatih dalam kera untuk mencari dan mengekstrak wajah dari imej. Model ini dengan cekap mengenal pasti ciri -ciri wajah dan kotak terikat.

2. Pengiktirafan muka dengan vggface2: Setelah wajah diekstrak, model VGGFace2 membandingkan ciri -ciri mereka untuk menilai persamaan. Model ini, yang dibangunkan oleh Kumpulan Geometri Visual Oxford, cemerlang dalam mengiktiraf individu.

3. Preprocessing dan pengendalian imej: Tutorial meliputi pengendalian imej penting menggunakan untuk membaca dan memanipulasi imej dan matplotlib untuk mengubah saiz. PIL

4. Perbandingan model dan ambang: Kami akan belajar bagaimana untuk membandingkan wajah menggunakan kesamaan kosinus, metrik yang sesuai untuk membandingkan vektor ciri. Kepentingan menetapkan ambang yang sesuai untuk pengiktirafan muka yang tepat akan diserlahkan.

Prasyarat:

Sebelum memulakan, pasangkan perpustakaan python yang diperlukan:

pip3 install matplotlib keras mtcnn keras_vggface

Panduan langkah demi langkah:

Tutorial menunjukkan proses menggunakan imej Lee Iacocca dan pemain bola sepak Chelsea. Ia meliputi:

• Mendapatkan imej luaran: A fungsi memuat turun imej dari URL dan menyelamatkan mereka secara tempatan. store_image
Pengesanan muka:
• Model digunakan untuk mengesan wajah, menyediakan kotak terikat dan skor keyakinan. MTCNN
menyoroti muka:
• Fungsi visualisasi menarik segi empat tepat di sekitar muka yang dikesan untuk pengesahan.
Pengekstrakan muka:
• Faces diekstrak dari imej dan diubahsuai hingga 224x224 piksel untuk keserasian dengan VGGFace2.
Perbandingan muka:
• Model menghasilkan vektor ciri untuk setiap muka, dan persamaan kosinus digunakan untuk membandingkannya. Ambang menentukan sama ada wajah dianggap perlawanan. VGGFace2

Pertimbangan utama:

• Pemilihan ambang: Pilihan ambang kesamaan memberi kesan kepada ketepatan. Percubaan dan pertimbangan yang teliti terhadap faktor seperti pencahayaan dan pose adalah penting.
• Keterbatasan model: Ketepatan pengiktirafan muka boleh dipengaruhi oleh variasi dalam pose, ekspresi, dan kualiti imej.

Kesimpulan:

Tutorial ini menyediakan pengenalan praktikal untuk pengesanan muka dan pengiktirafan menggunakan model pra-terlatih yang sedia ada. Semasa membina dan melatih model anda sendiri memerlukan sumber yang penting, pendekatan ini menawarkan penyelesaian yang cepat dan berkesan untuk banyak aplikasi. Ingatlah untuk menyesuaikan ambang dan mempertimbangkan batasan model untuk hasil yang optimum.

Soalan Lazim (Soalan Lazim):

Seksyen Soalan Lazim menangani soalan umum mengenai CNNS, VGGFace2, peningkatan ketepatan model, peranan Keras, perbandingan dengan kit ML dan facenet, aplikasi dunia nyata, dan cabaran dalam pengesanan muka dan pengiktirafan. Soalan Lazim ini memberikan pemahaman yang komprehensif mengenai konsep dan teknik yang mendasari.

Atas ialah kandungan terperinci Pengesanan Wajah dan Pengiktirafan dengan Keras. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!