【计算机视觉40例】案例30：EigenFaces人脸识别

【计算机视觉40例】案例30：EigenFaces人脸识别

EigenFaces就是对原始数据使用PCA方法进行降维，获取其中的主成分信息，从而实现人脸识别的方法。

OpenCV通过函数cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()生成EigenFaces特征脸识别器实例模型，然后应用函数cv2.face_FaceRecognizer.train()完成训练，最后用函数cv2.face_FaceRecognizer.predict()完成人脸识别。

在使用EigenFaces模块完成人脸识别时，其流程如图1所示。

图1 人脸识别流程

下面使用EigenFaces模块完成一个简单的人脸识别程序。

本例中用于学习的4幅人脸图像如图2所示，从左到右图像的名称分别为e01.png、e02.png、e11.png、e12.png。

图2  用于学习的人脸图像

这4幅图像中，前两幅图像是同一个人，将其标签设定为“0”；后两幅图像是同一个人，将其标签设定为“1”。

在识别时，我们构架一个name=["first","second"]用来与上述标签对应，作为在人像上的辅助说明文字。也就是说：

当识别结果为标签0所对应的人时，在人像上添加辅助文字“first”（name[0]）；当识别结果为标签1所对应的人时，在人像上添加辅助文字“second”（name[1]）；

当然，这里人像较小，文字较简单，我们可以根据需要调整图像大小，让其显示更为复杂的提示信息。

待识别的人脸图像如图3所示，该图像的名称为eTest.png。

图3   待识别的人脸图像

核心代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Sep 29 21:33:03 2018"""# 读取训练图像images=[]images.append(cv2.imread("e01.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE))images.append(cv2.imread("e02.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE))images.append(cv2.imread("e11.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE))images.append(cv2.imread("e12.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE))# 给训练图像贴标签labels=[0,0,1,1]# 读取待识别图像predict_image=cv2.imread("eTest.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 识别recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()recognizer.train(images, np.array(labels)) label,confidence= recognizer.predict(predict_image) # 打印识别结果print("识别标签label=",label)print("置信度confidence=",confidence)# 可视化输出name=["first","second"] font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(predict_image,name[label],(0,30), font, 0.8,(255,255,255),2)cv2.imshow("result",predict_image)

运行程序，识别结果为：

识别标签label= 0

置信度confidence= 1600.5481032349048

从输出结果可以看到，eTest.png被识别为标签“0”所对应的人脸图像，即认为图像eTest.png与图像e01.png、e02.png中的人是同一个人。

同时，程序还会输出如图4所示窗口，在窗口显示了当前待识别人脸对应着标签“first”所对应的第一个人（标签0）。

图4  识别结果

在《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》一书中，从算法原理、实现流程等角度系统深入地介绍了该案例的理论基础和实现过程，并对具体的代码实现进行了细致的介绍与解释。欢迎大家阅读第26章《人脸识别》获取详细内容。

《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还有人脸识别方面的案例（表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄等）。 参考文献：

1、《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》，李立宗，电子工业出版社

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