1. 简介
人脸识别技术是生物识别领域的重要组成部分，它是指根据人脸的一些特征和信息来辨别和识别一个或多个人的身份。本文将介绍如何使用Python编写基于Dlib的人脸识别系统。
2. Dlib介绍
Dlib是一个基于C++的开源图像处理库，其中包含各种机器学习算法、数学优化算法以及人脸识别算法等。Dlib提供了一些用于人脸检测、关键点检测、人脸识别等功能的API接口。
2.1 安装Dlib
在Python中使用Dlib，需要先安装Dlib库以及其依赖库。可以使用以下命令进行安装：
pip install dlib2.2 Dlib的人脸检测
Dlib提供了一种有效的算法来进行人脸检测，通过分析图像中像素值的差异来找到人脸的位置和大小。在Python中可以使用以下代码进行人脸检测：
import dlib
import cv2
# 加载人脸检测器并创建一个人脸检测器对象
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 加载图像
img = cv2.imread('./test.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用检测器检测图像中的人脸
rects = detector(gray, 1)
# 遍历每一个人脸并绘制矩形框
for (i, rect) in enumerate(rects):
cv2.rectangle(img, (rect.left(), rect.top()), (rect.right(), rect.bottom()), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)
上述代码可以在图像中检测到并且用矩形框标注出人脸的位置。
3. 基于Dlib的人脸识别
人脸识别算法是通过对人脸特征的捕获与提取，将提取出的人脸特征与预先存储的特征进行比对，从而判断两张照片是否为同一个人。Dlib提供了两种用于人脸识别的方法：Face Encoding和Face Recognition。
3.1 Face Encoding
Face Encoding是指将一张人脸图像转换为一串数字（特征向量），并将其存储在计算机中。可以使用以下代码进行Face Encoding：
import dlib
import cv2
import numpy as np
# 加载人脸识别模型
face_rec_model = dlib.face_recognition_model_v1('./dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')
# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 加载特征提取器
shape_predictor = dlib.shape_predictor('./shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 加载图像
img = cv2.imread('./test.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用检测器检测图像中的人脸
rects = detector(gray, 1)
# 遍历每一个人脸并进行Face Encoding
for (i, rect) in enumerate(rects):
# 检测出人脸的68个特征点
shape = shape_predictor(gray, rect)
# 将68个特征点转换为128维特征向量
face_descriptor = face_rec_model.compute_face_descriptor(img, shape)
# 将特征向量转换为numpy数组，并将其存储到本地文件中
np.savetxt(f'facial_descriptors_{i}.txt', np.array(face_descriptor), delimiter=',')
print('Face Encoding完成！')
上述代码可以在图像中检测到并且对每一个人脸进行Face Encoding，并将特征向量保存到本地文件中。
3.2 Face Recognition
Face Recognition是指将一张待识别的人脸与数据库中的人脸进行比对，从而判断两张照片是否为同一个人。可以使用以下代码进行Face Recognition：
import dlib
import cv2
# 加载人脸识别模型
face_rec_model = dlib.face_recognition_model_v1('./dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')
# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 加载特征提取器
shape_predictor = dlib.shape_predictor('./shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 加载已知人脸的Face Encoding列表
encodings = []
for i in range(2):
encodings.append(np.loadtxt(f'facial_descriptors_{i}.txt', delimiter=','))
# 加载待识别的图像
img = cv2.imread('./test2.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用检测器检测图像中的人脸
rects = detector(gray, 1)
# 遍历每一个人脸并进行Face Recognition
for (i, rect) in enumerate(rects):
# 检测出人脸的68个特征点
shape = shape_predictor(gray, rect)
# 将68个特征点转换为128维特征向量
face_descriptor = face_rec_model.compute_face_descriptor(img, shape)
# 将特征向量与已知人脸的Face Encoding进行比对
distances = np.linalg.norm(encodings - face_descriptor, axis=1)
# 取最小欧氏距离对应的人脸作为识别结果
index = np.argmin(distances)
if distances[index] < 0.6:
print(f'检测到已知人脸{i}，识别结果为{index}')
else:
print(f'未能识别已知人脸{i}')
上述代码可以检测图像中的人脸并进行Face Recognition，如果检测到已知人脸，则输出其对应的索引值。
4. 总结
本文介绍了如何使用Python编写基于Dlib的人脸识别系统，包括人脸检测、Face Encoding和Face Recognition等功能。通过本文的学习，可以对Dlib的人脸识别算法有更深入的认识，并且能够自行编写人脸识别系统。