人脸识别FaceNet+TensorFlow

 一、本文目标

利用facenet源码实现从摄像头读取视频,实时检测并识别视频中的人脸。换句话说:把facenet源码中contributed目录下的real_time_face_recognition.py运行起来。

二、需要具备的条件

1、准备好的Tensorflow环境

2、摄像头(可用视频文件替代)

3、准备好的facenet源码并安装依赖包

4、训练好的人脸检测模型

5、训练好的人脸识别分类模型

三、准备工作

1、搭建Tensorflow环境

如何编译搭建见《Ubuntu16.04+TensorFlowr1.12环境搭建指南》。

2、准备摄像头

如果使用虚拟机,首先确保摄像头连接的虚拟机,连接方式见下图:

 

摄像头连接的虚拟机成功后,在/dev目录下会看到video0文件,需要确保当前用户有摄像头的访问权限:

sudo chown jack:jack /dev/video0

如果没有摄像头,可用视频文件替代,只需将real_time_face_recognition.py中

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

这行代码替换为:

video_capture = cv2.VideoCapture(VIDEOPATH)

事实上,在虚拟上使用摄像头做实时视频流的人脸识别,很可能会出现“select timeout”错误,这是由于CPU的处理能力不知导致,这时也可以用视频来替代摄像头来进行实验。

建议在HOST上安装xshell+xmanager来访问虚拟机,显示人脸检查的视频窗口必须xmanager配合xshell使用(具体安装方式不再赘述)。也可以直接在虚拟机的terminal中运行real_time_face_recognition.py,而无需安装xmanager。

3、准备好的facenet源码并安装依赖包

(1)下载源码

cd /data

git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git

cd facenet

(2)设置PYTHONPATH

sudo vi ~/.bashrc

在文件最后添加:

export PYTHONPATH =/data/facenet/src

source ~/.bashrc

(3)安装依赖包

workon tfenv

pip install -U –-upgrade pip

pip install -U h5py matplotlib==2.2.3 Pillow requests psutil opencv-python

(4)准备源码

为了跟tensorflow r1.12兼容,需要需要facenet.py源码中

create_input_pipeline函数,在函数的第一行添加

with tf.name_scope(“tempscope”):

添加后,别忘了后面的代码缩减哦。

4、准备人脸检测模型

直接从https://drive.google.com/file/d/1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-/view下载已经训练好的模型20180402-114759,国内需要FQ才能下载,不FQ大概率可以搜索从国内某些网盘上下载。文件大约4GB,建议用迅雷等工具下载。文件解压到/data/models目录,解压后文件如下:

20180402-114759.pb

model-20180402-114759.ckpt-275.data-00000-of-00001

model-20180402-114759.ckpt-275.index

model-20180402-114759.meta

5、训练人脸识别分类模型

(1)从http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz下载LFW数据集到/data/datasets目录

cd /data/datasets

mkdir -p lfw/raw

tar xvf lfw.tgz -C lfw/raw –strip-components=1

(2) 训练分类模型

 对齐LFW 数据集:

workon tfenv

cd /data/facenet

for N in {1..4}; do \

python src/align/align_dataset_mtcnn.py \

/data/datasets/lfw/raw \

/data/datasets/lfw/lfw_mtcnnpy_160 \

–image_size 160 \

–margin 32 \

–random_order \

–gpu_memory_fraction 0.25 \

& done

训练分类模型:

python src/classifier.py TRAIN \

/data/datasets/lfw/lfw_mtcnnpy_160 \

/data/models/20180402-114759/20180402-114759.pb \

/data/models/lfw_classifier.pkl \

–batch_size 1000 \

–min_nrof_images_per_class 40 \

–nrof_train_images_per_class 35 \

–use_split_dataset

四、运行人脸识别

配置检测模型和分类模型,修改face.py文件

facenet_model_checkpoint = os.path.dirname(__file__) + “/../model_checkpoints/20170512-110547”

classifier_model = os.path.dirname(__file__) + “/../model_checkpoints/my_classifier_1.pkl”

为:

facenet_model_checkpoint = “/data/models/20180402-114759”

classifier_model =”/data/models/lfw_classifier.pkl”

运行人脸识别代码了!祝你好运!

workon tfenv

cd /data/facenet/contributed

python real_time_face_recognition.py

到这里,如果顺利的话,你应该看到小视频窗口了,人脸会被框出来,并在旁边显示识别的人名。识别出的人名肯定是不准确的,让人脸识别更高效更准确,并能在生产实践中应用,建议仔细研读facenet的源码和wifi:

https://github.com/davidsandberg/facenet/

https://github.com/davidsandberg/facenet/wiki

 

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