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人脸识别软件(无外部API)
V2.0 基于DeepFace模型设计的人脸识别软件 V1.0 基于PCA模型设计的人脸识别软件

V2.0
更新时间：2018-08-15

在观看了吴恩达老师的“深度学习课程”，了解了深度卷积神经网络在人脸识别中的应用。其中提到的DeepFace模型在作业中有实现过程，故借此机会，将该模型应用到自己的人脸识别软件上。

引入 DeepFaceNet 模型，提高了识别准确率。同时解决了One-Shot问题。

新增文件

dir ‘deepface’：包含了模型文件、识别函数、编码函数等

‘deepface.h5’ ：DeepFace模型文件，采用Keras(Tensorflow backend)加载模型。

‘fr_utils.py’ ：深度人脸识别接口，包含：模型编码人脸函数、人脸识别函数。

‘inception_blocks.py’：DeepFace模型接口文件，包含：加载模型函数、模型损失函数。

更新细节

'face_recognition.py’中新建了’DeepFaceRecognition’类，用于人脸识别。

增加识别细节的处理，未注册用户将会显示“Unknown”。

在图像预处理部分加入直方图均衡化，增加了在较暗处的识别准确率。

V1.0
起初，在数据库课程设计部分，我用C#设计了一个基于人脸识别的签到记录系统。这个系统中的人脸识别部分使用的是商汤科技 Face++ API。由于识别速度比较慢，还需要连网，我总想将其改为离线式识别。所以，就有了这一篇博客。

基于之前写过的一篇博客 《图像处理之人脸识别》 中介绍的基于PCA的训练模型方法得到了人脸模型。

基于人脸模型、Python设计了这个小软件。这样摆脱了使用第三方API的缺点，识别速度更快。不过，经过测试，该方法受到光照影响较大。

开发工具
环境

windows 10

Anaconda(Spyder)

语言

软件设计：Python

模型训练使用：Matlab

框架

python-opencv

实现人脸检测功能，得到人脸区域

numpy

矩阵运算

scipy

科学计算，加载模型文件

tkinter

GUI开发

功能简介
人脸识别
在本软件设计中，我们使用的模型文件为 Matlab 导出的 .mat 文件。文件里面保存了两个矩阵 mean_face 与 V，前者为 平均脸向量，后者为人脸空间矩阵。

该软件保存的用户人脸图像大小为 112 x 92。每次开启软件时，加载所有用户图像进入内存，并将二维图像拉伸为一维向量。 $v_{user}^{(i)}$代表用户$i$的人脸图像向量

然后，我们将所有用户图像向量组合为用户图像矩阵，该矩阵的每一列为用户图像向量：

$$U=\left[\begin{array}{c}(v_{user}^{(0)}{)}^T(v_{user}^{(1)}{)}^T\cdots (v_{user}^{(n)}{)}^T\end{array}\right]$$

将用户图像矩阵$U$中的每一列减去平均脸向量$v_{mea{n}_{f}ace}$，再将运算后的矩阵投影至模型空间更新矩阵$U$:

$$U=V^T\cdot (U.-v_{mea{n}_{f}ace})$$

如此一来，我们得到了降维后的用户人脸矩阵。

识别过程

采集人脸图像，提取人脸部分，并将图像转换为向量形式：$v_{input}$

将上一步得到的人脸向量按如下公式投影至模型空间： $$v_{pca}=V^T\cdot (v_{input}-v_{mea{n}_{f}ace})$$

将上一步得到的$v_{pca}$向量与$U$矩阵中的每一列计算 欧式距离，找到最近的一列即为识别目标。