概述

01 介绍

你是否意识到，每当你上传照片到Facebook上，平台都会用人脸识别算法来识别图片中的人物？目前还有一些政府在用人脸识别技术来识别和抓捕罪犯。此外，最常见的应用就是通过自己的脸部解锁手机。

计算机视觉的子领域应用得非常广泛，并且全球很多商业活动都已经从中获益。人脸识别模型的使用在接下来的几年内还会继续增长，所以一起来了解如何从零开始构建人脸识别模型吧！

本文首先会介绍人脸识别模型的内部工作原理。随后结合一个简单的案例，我们将通过Python进行案例实践。在本文的最后部分，你将完成你的第一个人脸识别模型！

02 理解人脸识别的工作原理

为了理解人脸识别算法工作原理，我们首先来了解一下特征向量的概念。（译者注：此处的特征向量指机器学习的概念，不同于矩阵理论。）

每个机器学习算法都会将数据集作为输入，并从中学习经验。算法会遍历数据并识别数据中的模式。例如，假定我们希望识别指定图片中人物的脸，很多物体是可以看作模式的：

显而易见，此时存在一个模式——不同的脸有不同的维度，相似的脸有相似的维度。有挑战性的是需要将特定的脸转为数字，因为机器学习算法只能理解数字。表示一张脸的数字（或训练集中的一个元素）可以称为特征向量。一个特征向量包括特定顺序的各种数字。

举一个简单的例子，我们可以将一张脸映射到一个特征向量上。特征向量由不同的特征组成，如：

当给定一个图片时，我们可以标注不同的特征并将其转化为如下的特征向量：

如此一来，我们的图片现在被转化为一个向量，可以表示为(23.1,15.8,255,224,189,5.2,4.4)。当然我们还可以从图片中衍生出无数的其他特征（如，头发颜色，胡须，眼镜等）。然而在这个简单的例子中，我们只考虑这五个简单的特征。

现在，一旦我们将每个图片解码为特征向量，问题就变得更简单。明显地，当我们使用同一个人的两张面部图片时，提取的特征向量会非常相似。换言之，两个特征向量的“距离”就变得非常小。

此时机器学习可以帮我们完成两件事：

既然我们对人脸识别如何工作有了基本的理解，让我们运用一些广泛使用的Python库来搭建自己的人脸识别算法。

03 案例学习

首先给定一些人物脸部的图片——可能是一些名人，如Mark Zuckerberg,Warren Buffett,Bill Gates,Shah Rukh Khan等，并把这些人脸看作我们的语料库。现在，我们给定一些其他名人的新图片（“新人物”），并判断这些“新人物”是否在语料库中。

以下是语料库中的图片：

如图所示，我们所列举的名人有Barack Obama,Jeff Bezos,Mark Zuckerberg,Ray Dalio 和Shah Rukh Khan。

现在，假定“新人物”如下：

@H_502_89@

▲注：以上所有图片均来自Google图片

显而易见，这是Shah Rukh Khan。然而对电脑来说，这个任务很有挑战性。因为对于我们来说，我们可以轻易地将图片的多种特征结合来判断这是哪个人物。然而对电脑而言，学习如何识别人脸是非常不直观的。

有一个神奇但是简单的python库封装了以上提及的内容——可以根据脸部特征生成特征向量并且知道如何区分不同的脸。这个python库叫做face_recognition。它应用了dlib——一个现代C++工具包，其中包含了一些机器学习算法来帮助完成复杂的基于C++的应用。

Python中的face_recognition库可以完成大量的任务：

接下来，我们将探讨其中的第三种任务——识别图片中的脸。

你可以在github的如下链接中获取face_recognition库的源代码。

链接：

https://github.com/ageitgey/face_recognition

事实上，这里有一些如何安装face_recognition库的指导。

链接：

https://github.com/ageitgey/face_recognition#installation-options

在你安装face_recognition之前，还需要安装dlib包。你可以从如下链接中找到安装dlib的指导。

链接：

https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf

04 Python应用

这部分包括使用face_recognition库搭建简单人脸识别系统的代码。这是一个应用操作的部分，我们将在下一部分解读代码来理解更多细节。

文件结构如下:

我们的根目录，facialrecognition包括：

如果你按照前文创建文件结构并执行代码，如下是你能得到的结果：

显而易见，新名人是Shah Rukh Khan 并且我们的人脸识别系统可以识别!

05 理解Python代码

现在让我们解读代码来，并理解其工作原理：

以上是引入操作。我们将通过已经建好的os库来读入语料库中的所有图片，并且通过face_recognition来完成算法部分。

这个简单的代码将帮助我们识别语料库中所有图片的路径。一旦执行这些代码，我们可以得到：

现在，以下代码将加载新人物的图片：

为了保证算法可以解析图片，我们将人物脸部图片转化为特征向量：

剩余的代码相对简单：

此时，我们：

如上所示，结果显示这个简单的人脸识别算法进行得很顺利。让我们尝试将my_image替换为另一个图片：

当你再次运行这个算法，将会看到如下结果：

进群：960410445  即可获取数十套PDF哦！

很明显，系统没有将马云识别为以上的任何一个名人。这意味着我们的算法在以下方面都表现得很好：

06 人脸识别算法的应用

人脸识别是一个成熟的研究方向，已被广泛地应用在工业界和学术界。例如，一个罪犯在中国被捕可能就得益于人脸识别系统：系统识别了他的脸并发出警报。由此可见，面部识别可以用来减少犯罪。还有许多其他有趣的人脸识别案例:

07 尾记

综上所述，人脸识别是一个有趣的问题并且有很多强大的案例。这些应用可以有效地从各个方面为社会服务。尽管将这些技术商业化可能会带来伦理风险，但我们会把这个问题留到下次讨论。

希望你能从本文中有所收获。

总结

以上是编程之家为你收集整理的人脸识别的简要介绍（附实例、python代码）！全部内容，希望文章能够帮你解决人脸识别的简要介绍（附实例、python代码）！所遇到的程序开发问题。

如果您也喜欢它,动动您的小指点个赞吧