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        快速搭建人臉識別系統(tǒng)方案的研究分析

        2022-05-30 02:56:57吳友蘭胡冬琴石俊峰
        中國新通信 2022年15期
        關鍵詞:人臉識別嵌入式人工智能

        吳友蘭 胡冬琴 石俊峰

        摘要:本文介紹兩種快速搭建人臉識別系統(tǒng)的方法。一種設計方法以OpenCV視覺庫為核心的人臉識別系統(tǒng),我們將攝像頭采集的人的面部圖像進行灰度化處理、特征值計算,并在此基礎上訓練出待測人臉的數(shù)據(jù)模型,然后對數(shù)據(jù)進行分析處理,用以識別出人臉。另一種方法是基于百度云API進行人臉檢測,我們靈活利用百度云提供的大量模塊化接口,可快速完成相關的開發(fā),大大縮短開發(fā)周期。

        關鍵詞:人臉識別; OpenCV; 人工智能; 嵌入式;

        一、引言

        人臉識別是獲得人的眼、口、鼻輪廓,從而識別多種人臉屬性。它實現(xiàn)從輸入的人臉圖像或視頻流中檢測和跟蹤人臉,首先判斷其是否存在人臉,如果存在人臉就進行預處理,切割出其中的人臉照片,然后再給出每個人臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。最后依據(jù)這些信息,進一步提取每個人臉中所包含的身份特征數(shù)據(jù),并將其與已知的人臉庫中人臉進行對比,從而識別不同人臉的身份。人臉識別作為一種生物識別技術,具有非強制性、非接觸性、并發(fā)性等特點,已經(jīng)廣泛應用于各行各業(yè)。

        下面我們介紹二種方法用以快速搭建人臉識別系統(tǒng),可以把它加載到現(xiàn)有的項目中快速實現(xiàn)人臉比對、人臉識別功能。我們的程序設計都采用了python語言來實現(xiàn),如圖1列出了人臉識別系統(tǒng)框圖。

        在很多設計開發(fā)項目中,我們需要通過人臉的比對來進行身份的驗證。當前主流的人臉識別算法,在進行人臉比對時,主要依靠人臉特征值的比對。所謂特征值,即面部特征所組成的信息集,人工智能算法可以很精確的辨別和記住面部特征,從而實現(xiàn)人臉比對,人臉識別。

        人臉識別就是給定一張臉,判斷這張臉是誰。人臉識別是需要識別人的的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中已獲取到的人臉特征模板進行比對,根據(jù)所比較的相似程度對人臉的身份信息進行判斷。我們介紹二種方法來快速實現(xiàn)人臉識別和人臉比對。人臉識別步驟包括數(shù)據(jù)收集和預處理、訓練模型、人臉識別三個部分。第一種方法是在本地拍攝待測人臉大約30張照片,照片在不同時間、不同光照、不同表情(睜眼閉眼、笑或者不笑)、不同人臉細節(jié)(戴眼鏡或者不戴眼鏡)下進行采集。然后用OpenCV中FaceRecognizer類對收集的待測人臉照片數(shù)據(jù)進行人臉檢測和訓練生成人臉數(shù)據(jù)集.yml文件,利用生成的.vml模型文件來實現(xiàn)人臉識別。第二種方法是將自己的照片上傳到百度云平臺上,由百度云平臺負責收集你的臉部特征和對模型的訓練,并將你攝像頭中所錄取的照片與人臉庫比對從而實現(xiàn)人臉識別的功能。

        第一種方法我們利用OpenCV中提供的人臉識別算法來實現(xiàn)人臉檢測識別。OpenCV的全稱是Open Source Computer Vision Library,是一個開放源代碼的計算機視覺庫,可以運行多種操作系統(tǒng)上,我們可以利用OpenCV快速的實現(xiàn)端對端的人臉識別。

        實現(xiàn)步驟包括下面三步:

        第一步:人臉數(shù)據(jù)圖片的收集和預處理

        數(shù)據(jù)的收集和預處理就是在得到待測人臉照片之后,對圖片上的人臉進行檢測和分割并添加數(shù)據(jù)標簽。

        執(zhí)行步驟包括:

        1.加載分類器,我們調(diào)用opencv中提供的“haarcascade_frontalface_alt2.xml”分類器文件,它對人臉的檢測準確率和速度都比較好。

        2.調(diào)用detectMultiScale()函數(shù)檢測,調(diào)整函數(shù)的參數(shù)可以使檢測結(jié)果更加精確。

        3.把檢測到的人臉用矩形畫出來。

        4. 記錄每一個人臉對應的標簽,就是為每一個人姓名編號。

        實現(xiàn)人臉檢測的核心代碼如下:

        face_detect = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

        faces=face_detect.detectMultiScale(image_gray, scaleFactor=1.15, minNeighbors=5, minSize=(5, 5)) # 檢測人臉

        for (x, y, width, height) in faces:# 根據(jù)檢測結(jié)果繪制矩形框

        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (255, 0, 0), 2)

        cv2.imwrite("dataset/User."+str(face_id)+'.'+str(count)+".jpg",gray[y:y+h,x:x+w])# 記錄人臉標簽

        第二步:訓練模型,圖2是訓練人臉模型流程圖如下:

        通過樣本和類別標簽進行訓練,得到訓練好的人臉模型,將模型保存為.xml文件。

        現(xiàn)在待測人臉數(shù)據(jù)集準備好了,接下來就是訓練模型了。這里我們用到了opencv的Facerecognizer類。FaceRecognizer類主要包含了三種人臉識別的方法:基于PCA變換的、基于Fisher變換的和基于局部二值模式的三種方法。

        LBPH(Local Binary Pattern Histogram)將檢測到的人臉分為若干個小單元,并將每個小單元與模型中的對應單元進行比較,對每個區(qū)域進行匹配,由所獲得的匹配值產(chǎn)生直方圖。由于這種方法的靈活性,LBPH是唯一允許模型樣本人臉和檢測到的人臉在形狀、大小上可以不同的人臉識別算法。

        我們從數(shù)據(jù)集中獲取所有用戶數(shù)據(jù),并調(diào)用train函數(shù)進行并“訓練”產(chǎn)生OpenCV 識別器。訓練結(jié)束后,會產(chǎn)生一個 .yml 的模型文件,該文件將保存在“trainer/”目錄中,供我們后面做人臉識別測試時用。

        第三步:人臉識別、人臉測試

        在模型訓練好之后我們拿數(shù)據(jù)集中的最后幾張圖片做一個測試,根據(jù)獲得的confidence值確定測試結(jié)果。

        調(diào)整后的區(qū)域中調(diào)用 predict()函數(shù), 該函數(shù)返回兩個元素的數(shù)組:

        第一個元素是所識別個體的標簽, 第二個是置信度評分。 所有的算法都有一個置信度評分閾值,置信度評分用來衡量所識別人臉與原模型的差距, 0 表示完全匹配。 可能有時不想保留所有的識別結(jié)果,則需要進一步處理,因此可用自己的算法來估算識別的置信度評分。 LBPH一個好的識別參考值要低于 50,任何高于 80 的參考值都會被認為是低的置信度評分。

        第二種方法我們調(diào)用百度提供的開放人臉api接口,幫助我們快速在自己的系統(tǒng)中集成人臉識別的功能,而且這個接口可以無限次調(diào)用。由于嵌入式開發(fā)系統(tǒng)的性能限制,運行神經(jīng)網(wǎng)絡來進行人臉模型的訓練識別的難度較大,在嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)中一般采用了百度提供的開源的人臉識別SDK來進行人臉的識別和檢測。

        開發(fā)步驟如下:

        1.在百度智能云上申請注冊,先獲取APPID、API Key和secret key,添加人臉識別功能。

        2.下載Python HTTP? SDK安裝百度的api。

        輸入以下代碼安裝:pip install baidu-aip

        python setup.py install

        3.新建分組

        4.在分組中創(chuàng)建用戶,用戶名zhangsan,并且添加自己人臉照片進去,如在光線條件充足的條件下的正面照、側(cè)面照片,以便識別時能準確識別。

        5.訪問API接口,上傳圖片的URL。

        6.獲取返回的信息數(shù)據(jù)

        7.操作返回的信息數(shù)據(jù)

        利用百度云實現(xiàn)人臉識別的核心代碼如下:

        import cv2

        import urllib.request

        import base64

        import time

        #百度人臉識別API賬號信息

        APP_ID = ‘添加自己創(chuàng)建的百度APPID

        API_KEY = ‘添加自己創(chuàng)建的百度API Key

        SECRET_KEY =添加自己創(chuàng)建的百度secret key ‘

        client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)#創(chuàng)建一個客戶端用以訪問百度云

        #圖像編碼方式

        IMAGE_TYPE=BASE64

        def go_api(image):

        result = client.search(str(image, ‘utf-8), IMAGE_TYPE, GROUP);

        if result[‘error_msg] == ‘SUCCESS:

        name = result[‘result][‘user_list][0][‘user_id]

        score = result[‘result][‘user_list][0][‘score]

        if score > 80:#如果相似度大于80

        if name == ‘zhangsan:

        print(“歡迎%s !” % name)

        time.sleep(3)

        return 1

        else:

        print(“對不起,我不認識你!”)

        name = ‘Unknow

        return 0

        while True:

        print(‘準備)

        if True:

        getimage()#拍照

        img = transimage()#轉(zhuǎn)換照片格式

        res = go_api(img)#將轉(zhuǎn)換了格式的圖片上傳到百度云

        time.sleep(3)

        以上兩種方法都可以快速實現(xiàn)人臉識別系統(tǒng)的開發(fā),可識別單張,多張人臉圖片。我們可以根據(jù)項目的需要自行選擇一種方法來實現(xiàn)人臉識別,后期我們可以將計算機視覺庫移值到嵌入式系統(tǒng)中,可以利用計算機視覺技術實現(xiàn)監(jiān)控設備、醫(yī)療設備、機器人設備等產(chǎn)品的開發(fā)。

        作者單位:吳友蘭? ? 胡冬琴? ? 石俊峰? ? 北京電子科技職業(yè)學院

        參? 考? 文? 獻

        [1]楊軍,張岳,劉燕峰.基于Python語言的數(shù)據(jù)挖掘課程的建設與研究[J].科技風,2021(14):80-82.

        [2]高雙喜,曹淑服.基于人臉識別的門禁系統(tǒng)設計[J].河北省科學院學報,2012,29(1).

        [3]郝立濤,陳書旺,唐鴻武.基于人臉識別的門禁系統(tǒng)設計[J].河北工業(yè)科技,2009,26(5):339-341.

        [4]張玉榮,王強強,吳瓊,等. 基于Python-OpenCV圖像處理技術的小麥不完善粒識別研究[J]. 河南工業(yè)大學學報(自然科學版),2021,42(6):1-13.

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