Facenet开发实战之人脸库与识别系统搭建2【人脸识别】

问题导读：

1.怎样搭建人脸库？

2.怎样结合SVM训练一个人脸识别系统？

3.怎样验证人脸识别系统？

上一篇：Facenet开发实战之环境搭建

搭建人脸库

选择的方式是从百度下载明星照片

照片下载，downloadImageByBaidu.py

[mw_shl_code=python,true]# coding=utf-8
"""
爬取百度图片的高清原图
"""
import re
import sys
import urllib
import os

import requests

def get_onepage_urls(onepageurl):
if not onepageurl:
      print('执行结束')
      return [], ''
try:
      html = requests.get(onepageurl).text
except Exception as e:
      print(e)
      pic_urls = []
      fanye_url = ''
      return pic_urls, fanye_url
pic_urls = re.findall('"objURL":"(.*?)",', html, re.S)
fanye_urls = re.findall(re.compile(r'<a href="(.*)" class="n">下一页</a>'), html, flags=0)
fanye_url = 'http://image.baidu.com' + fanye_urls[0] if fanye_urls else ''
return pic_urls, fanye_url

def down_pic(pic_urls,pic_name,localPath):
if not os.path.exists(localPath):  # 新建文件夹
      os.mkdir(localPath)
"""给出图片链接列表, 下载图片"""
for i, pic_url in enumerate(pic_urls):
      try:
         pic = requests.get(pic_url, timeout=15)
         string = pic_name + "_" + str(i + 1) + '.jpg'
         with open(localPath + '%s' % string, 'wb')as f:
            f.write(pic.content)
            print('成功下载第%s张图片: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
      except Exception as e:
         print('下载第%s张图片时失败: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
         print(e)
         continue

if __name__ == '__main__':
keyword = '范冰冰1920*1080'  # 关键词, 改为你想输入的词即可
url_init_first = r'http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=result&fr=&sf=1&fmq=1497491098685_R&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&ctd=1497491098685%5E00_1519X735&word='
url_init = url_init_first + urllib.parse.quote(keyword, safe='/')
all_pic_urls = []
onepage_urls, fanye_url = get_onepage_urls(url_init)
all_pic_urls.extend(onepage_urls)

fanye_count = 1  # 图片所在页数，下载完后调整这里就行
while 1:
      onepage_urls, fanye_url = get_onepage_urls(fanye_url)
      fanye_count += 1
      print('第%s页' % fanye_count)
      if fanye_url == '' and onepage_urls == []:
         break
      all_pic_urls.extend(onepage_urls)

down_pic(list(set(all_pic_urls)),'fbb','D:/eclipse-workspace/facenet-master/data/face_store/fbb/')#保存位置也可以修改[/mw_shl_code]

因为是从网上下载的照片有些是不符的，需要手动删除部分

检测对齐人脸

[mw_shl_code=shell,true]python src\align\align_dataset_mtcnn.py data/face_store/old data/face_store/new --image_size 160 --margin 32 --random_order --gpu_memory_fraction 0.25[/mw_shl_code]

用自己的人脸库结合SVM训练一个人脸识别系统

用到的代码：calssifier.py,这个程序的基本原理是：通过用图像算出来的向量数据来训练一个SVM分类器，从而对人的身份进行一个判断，同时在.pkl格式的文件中存储每一个分类。这也是作者对于FaceNet程序应用的一个探索。

这个函数有两个模式，一个模式用来训练，另一个模式用来测试。具体功能如下：

模式= TRAIN：

使用来自数据集的计算出来的向量来训练分类器

将训练好的分类模型保存为python pickle文件

模式= CLASSIFY：

加载分类模型

使用来自数据集测试部分的嵌入来测试分类器

执行本代码需要添加的参数以及各参数的含义：

mode: 设定“TRAIN”和“CLASSIFY”两种模式。

data_dir: 图片数据所在文件夹

model: 训练好的模型

classifier_filename：类似于标签，如果mode参数是TRAIN，那么需要指定一个输出的文件位置（以.pkl结尾，例如/.pkl），如果mode参数是CLASSIFY，那么就需要指定参数的路径（.pkl文件）。

[mw_shl_code=shell,true]python src\classifier.py TRAIN D:\eclipse-workspace\facenet-master\data\face_store\new D:\eclipse-workspace\facenet-master\models\20180408-102900 D:\eclipse-workspace\facenet-master\models\classifier.pkl[/mw_shl_code]

[mw_shl_code=shell,true]python src\classifier.py CLASSIFY D:\eclipse-workspace\facenet-master\data\face_store\new D:\eclipse-workspace\facenet-master\models\20180408-102900 D:\eclipse-workspace\facenet-master\models\classifier.pkl
[/mw_shl_code]

验证

调用facenet-master\contributed\predict.py

网上找张女神的图片

[mw_shl_code=shell,true]python contributed\predict.py D:\eclipse-workspace\facenet-master\data\test\test1.jpg D:\eclipse-workspace\facenet-master\models\20180408-102900 D:\eclipse-workspace\facenet-master\models\classifier.pkl
[/mw_shl_code]

再找一张不在人脸库的照片

后续打算基于摄像头进行人脸检测识别

摄像头识别人脸效果

20180724152244212 (1).png