怎样使用OpenCV进行人脸识别
不斷維護(hù)的地址：http://plzcoding.com/face-recognition-with-opencv/
怎樣使用OpenCV進(jìn)行人臉識(shí)別
???????? 本文大部分來(lái)自O(shè)penCV官網(wǎng)上的Face Reconition with OpenCV這節(jié)內(nèi)容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html)，小弟我嘗試翻譯一些重要內(nèi)容。這部分內(nèi)容是Philipp Wagner寫(xiě)的，他的github：https://github.com/bytefish，他的網(wǎng)站http://www.bytefish.de/，應(yīng)該是個(gè)德國(guó)人。下面應(yīng)該是他的照片。
???????? 友情提示，要看懂代碼前，你得先知道OpenCV的安裝和配置，會(huì)用C++，用過(guò)一些OpenCV函數(shù)。基本的圖像處理和矩陣知識(shí)也是需要的。[gm:我是簫鳴的注釋]由于我僅僅是翻譯，對(duì)于六級(jí)才過(guò)的我，肯定有一些翻譯錯(cuò)的或者不當(dāng)?shù)牡胤?#xff0c;所以請(qǐng)大家糾錯(cuò)。
1.1.介紹Introduction
從OpenCV2.4開(kāi)始，加入了新的類FaceRecognizer，我們可以使用它便捷地進(jìn)行人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)。本文既介紹代碼使用，又介紹算法原理。(他寫(xiě)的源代碼，我們可以在OpenCV的opencv\modules\contrib\doc\facerec\src下找到，當(dāng)然也可以在他的github中找到，如果你想研究源碼，自然可以去看看，不復(fù)雜)
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目前支持的算法有
??????? Eigenfaces特征臉createEigenFaceRecognizer()
???????? Fisherfaces ?createFisherFaceRecognizer()
???????? LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方圖?createLBPHFaceRecognizer()
下面所有的例子中的代碼在OpenCV安裝目錄下的samples/cpp下面都能找到，所有的代碼商用或者學(xué)習(xí)都是免費(fèi)的。
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1.2.人臉識(shí)別Face Recognition
對(duì)人類來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別很容易。文獻(xiàn)[Tu06]告訴我們，僅僅是才三天的嬰兒已經(jīng)可以區(qū)分周圍熟悉的人臉了。那么對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，到底有多難？其實(shí)，迄今為止，我們對(duì)于人類自己為何可以區(qū)分不同的人所知甚少。是人臉內(nèi)部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)還是外部特征(頭型、發(fā)際線)對(duì)于人類識(shí)別更有效?我們?cè)趺捶治鲆粡垐D像，大腦是如何對(duì)它編碼的？David Hubel和TorstenWiesel向我們展示，我們的大腦針對(duì)不同的場(chǎng)景，如線、邊、角或者運(yùn)動(dòng)這些局部特征有專門的神經(jīng)細(xì)胞作出反應(yīng)。顯然我們沒(méi)有把世界看成零散的塊塊，我們的視覺(jué)皮層必須以某種方式把不同的信息來(lái)源轉(zhuǎn)化成有用的模式。自動(dòng)人臉識(shí)別就是如何從一幅圖像中提取有意義的特征，把它們放入一種有用的表示方式，然后對(duì)他們進(jìn)行一些分類。基于幾何特征的人臉的人臉識(shí)別可能是最直觀的方法來(lái)識(shí)別人臉。第一個(gè)自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)在[Kanade73]中又描述：標(biāo)記點(diǎn)(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用來(lái)構(gòu)造一個(gè)特征向量(點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離、角度等)。通過(guò)計(jì)算測(cè)試和訓(xùn)練圖像的特征向量的歐氏距離來(lái)進(jìn)行識(shí)別。這樣的方法對(duì)于光照變化很穩(wěn)健，但也有巨大的缺點(diǎn)：標(biāo)記點(diǎn)的確定是很復(fù)雜的，即使是使用最先進(jìn)的算法。一些幾何特征人臉識(shí)別近期工作在文獻(xiàn)[Bru92]中有描述。一個(gè)22維的特征向量被用在一個(gè)大數(shù)據(jù)庫(kù)上，單靠幾何特征不能提供足夠的信息用于人臉識(shí)別。
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特征臉?lè)椒ㄔ谖墨I(xiàn)[TP91]中有描述，他描述了一個(gè)全面的方法來(lái)識(shí)別人臉：面部圖像是一個(gè)點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)是從高維圖像空間找到它在低維空間的表示，這樣分類變得很簡(jiǎn)單。低維子空間低維是使用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)找到的，它可以找擁有最大方差的那個(gè)軸。雖然這樣的轉(zhuǎn)換是從最佳重建角度考慮的，但是他沒(méi)有把標(biāo)簽問(wèn)題考慮進(jìn)去。[gm:讀懂這段需要一些機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)]。想象一個(gè)情況，如果變化是基于外部來(lái)源，比如光照。軸的最大方差不一定包含任何有鑒別性的信息，因此此時(shí)的分類是不可能的。因此，一個(gè)使用線性鑒別(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特定類投影方法被提出來(lái)解決人臉識(shí)別問(wèn)題[BHK97]。其中一個(gè)基本的想法就是，使類內(nèi)方差最小的同時(shí)，使類外方差最大。
近年來(lái)，各種局部特征提取方法出現(xiàn)。為了避免輸入的圖像的高維數(shù)據(jù)，僅僅使用的局部特征描述圖像的方法被提出，提取的特征(很有希望的)對(duì)于局部遮擋、光照變化、小樣本等情況更強(qiáng)健。有關(guān)局部特征提取的方法有蓋伯小波(Gabor Waelets)([Wiskott97])，離散傅立葉變換(DiscreteCosinus Transform,DCT)([Messer06])，局部二值模式(LocalBinary Patterns,LBP)([AHP04])。使用什么方法來(lái)提取時(shí)域空間的局部特征依舊是一個(gè)開(kāi)放性的研究問(wèn)題，因?yàn)榭臻g信息是潛在有用的信息。
1.3.人臉庫(kù)Face Database
我們先獲取一些數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)吧。我不想在這里做一個(gè)幼稚的例子。我們?cè)谘芯咳四樧R(shí)別，所以我們需要一個(gè)真的人臉圖像！你可以自己創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)集，也可以從這里(http://face-rec.org/databases/)下載一個(gè)。
AT&TFacedatabase又稱ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，40個(gè)人，每人10張照片。照片在不同時(shí)間、不同光照、不同表情(睜眼閉眼、笑或者不笑)、不同人臉細(xì)節(jié)(戴眼鏡或者不戴眼鏡)下采集。所有的圖像都在一個(gè)黑暗均勻的背景下采集的，正面豎直人臉(有些有有輕微旋轉(zhuǎn))。
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YaleFacedatabase A?ORL數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于初始化測(cè)試比較適合，但它是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)，特征臉已經(jīng)可以達(dá)到97%的識(shí)別率，所以你使用其他方法很難得到更好的提升。Yale人臉數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)對(duì)于初始實(shí)驗(yàn)更好的數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樽R(shí)別問(wèn)題更復(fù)雜。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)包括15個(gè)人(14個(gè)男人,1個(gè)女人)，每一個(gè)都有11個(gè)灰度圖像，大小是320*243像素。數(shù)據(jù)庫(kù)中有光照變化(中心光照、左側(cè)光照、右側(cè)光照)、表情變化(開(kāi)心、正常、悲傷、瞌睡、驚訝、眨眼)、眼鏡(戴眼鏡或者沒(méi)戴)。
???????? 壞消息是它不可以公開(kāi)下載，可能因?yàn)樵瓉?lái)的服務(wù)器壞了。但我們可以找到一些鏡像(比如?theMIT)但我不能保證它的完整性。如果你需要自己剪裁和校準(zhǔn)圖像，可以閱讀我的筆記(bytefish.de/blog/fisherfaces)。
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ExtendedYale Facedatabase B?此數(shù)據(jù)庫(kù)包含38個(gè)人的2414張圖片，并且是剪裁好的。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)重點(diǎn)是測(cè)試特征提取是否對(duì)光照變化強(qiáng)健，因?yàn)閳D像的表情、遮擋等都沒(méi)變化。我認(rèn)為這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)太大，不適合這篇文章的實(shí)驗(yàn)，我建議使用ORL數(shù)據(jù)庫(kù)。
1.3.1.?準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
我們從網(wǎng)上下了數(shù)據(jù)，下了我們需要在程序中讀取它，我決定使用CSV文件讀取它。一個(gè)CSV文件包含文件名，緊跟一個(gè)標(biāo)簽。
/path/to/image.ext;0
???????? 假設(shè)/path/to/image.ext是圖像，就像你在windows下的c:/faces/person0/image0.jpg。最后我們給它一個(gè)標(biāo)簽0。這個(gè)標(biāo)簽類似代表這個(gè)人的名字，所以同一個(gè)人的照片的標(biāo)簽都一樣。我們對(duì)下載的ORL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行標(biāo)識(shí)，可以獲取到如下結(jié)果：
./at/s1/1.pgm;0 ./at/s1/2.pgm;0 ... ./at/s2/1.pgm;1 ./at/s2/2.pgm;1 ... ./at/s40/1.pgm;39 ./at/s40/2.pgm;39想象我已經(jīng)把圖像解壓縮在D:/data/at下面，而CSV文件在D:/data/at.txt。下面你根據(jù)自己的情況修改替換即可。一旦你成功建立CSV文件，就可以像這樣運(yùn)行示例程序：
facerec_demo.exe D:/data/at.txt1.3.2?Creating the CSV File
你不需要手工來(lái)創(chuàng)建一個(gè)CSV文件，我已經(jīng)寫(xiě)了一個(gè)Python程序來(lái)做這事。
[gm:說(shuō)一個(gè)我實(shí)現(xiàn)的方法
如果你會(huì)cmd命令，或者稱DOS命令，那么你打開(kāi)命令控制臺(tái)。假設(shè)我們的圖片放在J:下的Faces文件夾下，可以輸入如下語(yǔ)句：
J:\Faces\ORL>dir /b/s *.bmp > at.txt然后你打開(kāi)at.txt文件可能看到如下內(nèi)容(后面的0，1..標(biāo)簽是自己加的)：
。。。。 J:\Faces\ORL\s1\1.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\10.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\2.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\3.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\4.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\5.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\6.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\7.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\8.bmp;0 J:\Faces\ORL\s1\9.bmp;0 J:\Faces\ORL\s10\1.bmp;1 J:\Faces\ORL\s10\10.bmp;1 J:\Faces\ORL\s10\2.bmp;1 J:\Faces\ORL\s10\3.bmp;1 J:\Faces\ORL\s10\4.bmp;1 J:\Faces\ORL\s10\5.bmp;1 J:\Faces\ORL\s10\6.bmp;1 。。。。自然還有c++編程等方法可以做得更好，看這篇文章反響，如果很多人需要，我就把這部分的代碼寫(xiě)出來(lái)。(遍歷多個(gè)文件夾，標(biāo)上標(biāo)簽)
]
特征臉Eigenfaces
???????? 我們講過(guò)，圖像表示的問(wèn)題是他的高維問(wèn)題。二維灰度圖像p*q大小，是一個(gè)m=qp維的向量空間，所以一個(gè)100*100像素大小的圖像就是10，000維的圖像空間。問(wèn)題是，是不是所有的維數(shù)空間對(duì)我們來(lái)說(shuō)都有用？我們可以做一個(gè)決定，如果數(shù)據(jù)有任何差異，我們可以通過(guò)尋找主元來(lái)知道主要信息。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是KarlPearson?(1901)獨(dú)立發(fā)表的，而?Harold Hotelling?(1933)把一些可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換成一個(gè)更小的不相關(guān)的子集。想法是，一個(gè)高維數(shù)據(jù)集經(jīng)常被相關(guān)變量表示，因此只有一些的維上數(shù)據(jù)才是有意義的，包含最多的信息。PCA方法尋找數(shù)據(jù)中擁有最大方差的方向，被稱為主成分。
算法描述Algorithmic Description
令???表示一個(gè)隨機(jī)特征，其中??.
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x的K個(gè)主成份:
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其中? .
PCA基的重構(gòu):
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其中??.
然后特征臉通過(guò)下面的方式進(jìn)行人臉識(shí)別：
A．? 把所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)投影到PCA子空間
B．? 把待識(shí)別圖像投影到PCA子空間
C．? 找到訓(xùn)練數(shù)據(jù)投影后的向量和待識(shí)別圖像投影后的向量最近的那個(gè)。
還有一個(gè)問(wèn)題有待解決。比如我們有400張圖片，每張100*100像素大小，那么PCA需要解決協(xié)方差矩陣?的求解，而X的大小是10000*400，那么我們會(huì)得到10000*10000大小的矩陣，這需要大概0.8GB的內(nèi)存。解決這個(gè)問(wèn)題不容易，所以我們需要另一個(gè)計(jì)策。就是轉(zhuǎn)置一下再求，特征向量不變化。文獻(xiàn)?[Duda01]中有描述。
[gm:這個(gè)PCA還是自己搜著看吧，這里的講的不清楚，不適合初學(xué)者看]
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OpenCV中使用特征臉Eigenfaces in OpenCV
給出示例程序源代碼
#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/contrib/contrib.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" ? #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> ? usingnamespace cv; usingnamespace std; ? static Mat norm_0_255(InputArray _src) { ??? Mat src = _src.getMat(); ??? // 創(chuàng)建和返回一個(gè)歸一化后的圖像矩陣: ??? Mat dst; ??? switch(src.channels()) { ??? case1: ??????? cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC1); ??????? break; ??? case3: ??????? cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC3); ??????? break; ??? default: ??????? src.copyTo(dst); ??????? break; ??? } ??? return dst; } //使用CSV文件去讀圖像和標(biāo)簽，主要使用stringstream和getline方法 staticvoid read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator =';') { ??? std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in); ??? if (!file) { ??????? string error_message ="No valid input file was given, please check the given filename."; ??????? CV_Error(CV_StsBadArg, error_message); ??? } ??? string line, path, classlabel; ??? while (getline(file, line)) { ??????? stringstream liness(line); ??????? getline(liness, path, separator); ??????? getline(liness, classlabel); ??????? if(!path.empty()&&!classlabel.empty()) { ??????????? images.push_back(imread(path, 0)); ??????????? labels.push_back(atoi(classlabel.c_str())); ??????? } ??? } } ? int main(int argc, constchar*argv[]) { ??? // 檢測(cè)合法的命令，顯示用法 ??? // 如果沒(méi)有參數(shù)輸入則退出！. ??? if (argc <2) { ??????? cout <<"usage: "<< argv[0]<<" <csv.ext> <output_folder> "<< endl; ??????? exit(1); ??? } ??? string output_folder; ??? if (argc ==3) { ??????? output_folder = string(argv[2]); ??? } ??? //讀取你的CSV文件路徑. ??? string fn_csv = string(argv[1]); ??? // 2個(gè)容器來(lái)存放圖像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽 ??? vector<Mat> images; ??? vector<int> labels; ??? // 讀取數(shù)據(jù). 如果文件不合法就會(huì)出錯(cuò) ??? // 輸入的文件名已經(jīng)有了. ??? try { ??????? read_csv(fn_csv, images, labels); ??? } catch (cv::Exception& e) { ??????? cerr <<"Error opening file \""<< fn_csv <<"\". Reason: "<< e.msg << endl; ??????? // 文件有問(wèn)題，我們啥也做不了了，退出了 ??????? exit(1); ??? } ??? // 如果沒(méi)有讀取到足夠圖片，我們也得退出. ??? if(images.size()<=1) { ??????? string error_message ="This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!"; ??????? CV_Error(CV_StsError, error_message); ??? } ??? // 得到第一張照片的高度. 在下面對(duì)圖像 ??? // 變形到他們?cè)即笮r(shí)需要 ??? int height = images[0].rows; ??? // 下面的幾行代碼僅僅是從你的數(shù)據(jù)集中移除最后一張圖片 ??? //[gm:自然這里需要根據(jù)自己的需要修改，他這里簡(jiǎn)化了很多問(wèn)題] ??? Mat testSample = images[images.size() -1]; ??? int testLabel = labels[labels.size() -1]; ??? images.pop_back(); ??? labels.pop_back(); ??? // 下面幾行創(chuàng)建了一個(gè)特征臉模型用于人臉識(shí)別， ??? // 通過(guò)CSV文件讀取的圖像和標(biāo)簽訓(xùn)練它。 ??? // T這里是一個(gè)完整的PCA變換 ??? //如果你只想保留10個(gè)主成分，使用如下代碼 ??? //????? cv::createEigenFaceRecognizer(10); ??? // ??? // 如果你還希望使用置信度閾值來(lái)初始化，使用以下語(yǔ)句： ??? //????? cv::createEigenFaceRecognizer(10, 123.0); ??? // ??? // 如果你使用所有特征并且使用一個(gè)閾值，使用以下語(yǔ)句： ??? //????? cv::createEigenFaceRecognizer(0, 123.0); ??? // ??? Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer(); ??? model->train(images, labels); ??? // 下面對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，predictedLabel是預(yù)測(cè)標(biāo)簽結(jié)果 ??? int predictedLabel = model->predict(testSample); ??? // ??? // 還有一種調(diào)用方式，可以獲取結(jié)果同時(shí)得到閾值: ??? //????? int predictedLabel = -1; ??? //????? double confidence = 0.0; ??? //????? model->predict(testSample, predictedLabel, confidence); ??? // ??? string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel); ??? cout << result_message << endl; ??? // 這里是如何獲取特征臉模型的特征值的例子，使用了getMat方法: ??? Mat eigenvalues = model->getMat("eigenvalues"); ??? // 同樣可以獲取特征向量: ??? Mat W = model->getMat("eigenvectors"); ??? // 得到訓(xùn)練圖像的均值向量 ??? Mat mean = model->getMat("mean"); ??? // 現(xiàn)實(shí)還是保存: ??? if(argc==2) { ??????? imshow("mean", norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows))); ??? } else { ??????? imwrite(format("%s/mean.png", output_folder.c_str()), norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows))); ??? } ??? // 現(xiàn)實(shí)還是保存特征臉: ??? for (int i =0; i < min(10, W.cols); i++) { ??????? string msg = format("Eigenvalue #%d = %.5f", i, eigenvalues.at<double>(i)); ??????? cout << msg << endl; ??????? // 得到第 #i個(gè)特征 ??????? Mat ev = W.col(i).clone(); ??????? //把它變成原始大小，為了把數(shù)據(jù)顯示歸一化到0~255. ??????? Mat grayscale = norm_0_255(ev.reshape(1, height)); ??????? // 使用偽彩色來(lái)顯示結(jié)果，為了更好的感受. ??????? Mat cgrayscale; ??????? applyColorMap(grayscale, cgrayscale, COLORMAP_JET); ??????? // 顯示或者保存: ??????? if(argc==2) { ??????????? imshow(format("eigenface_%d", i), cgrayscale); ??????? } else { ??????????? imwrite(format("%s/eigenface_%d.png", output_folder.c_str(), i), norm_0_255(cgrayscale)); ??????? } ??? } ??? // 在一些預(yù)測(cè)過(guò)程中，顯示還是保存重建后的圖像: ??? for(int num_components =10; num_components <300; num_components+=15) { ??????? // 從模型中的特征向量截取一部分 ??????? Mat evs = Mat(W, Range::all(), Range(0, num_components)); ??????? Mat projection = subspaceProject(evs, mean, images[0].reshape(1,1)); ??????? Mat reconstruction = subspaceReconstruct(evs, mean, projection); ??????? // 歸一化結(jié)果，為了顯示: ??????? reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows)); ??????? // 顯示或者保存: ??????? if(argc==2) { ??????????? imshow(format("eigenface_reconstruction_%d", num_components), reconstruction); ??????? } else { ??????????? imwrite(format("%s/eigenface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_components), reconstruction); ??????? } ??? } ??? // 如果我們不是存放到文件中，就顯示他，這里使用了暫定等待鍵盤(pán)輸入: ??? if(argc==2) { ??????? waitKey(0); ??? } ??? return0; }???????? 我使用了偽彩色圖像，所以你可以看到在特征臉中灰度值是如何分布的。你可以看到特征臉不但對(duì)人臉特征進(jìn)行編碼，還對(duì)這些圖像中的光照進(jìn)行編碼。(看第四張圖像是左側(cè)的光照，而第五張是右側(cè)的光照)[gm:PCA對(duì)光照變化圖像識(shí)別效果很差，自然有一些改進(jìn)方法，有后再談]
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我們已經(jīng)看到了，我們可以利用低維近似來(lái)重構(gòu)人臉，我們看看對(duì)于一個(gè)好的重構(gòu)，需要多少特征臉。我將依次畫(huà)出10，30，。。310張?zhí)卣髂槙r(shí)的效果。
for(int num_components =10; num_components <300; num_components+=15) { ??? Mat evs = Mat(W, Range::all(), Range(0, num_components)); ??? Mat projection = subspaceProject(evs, mean, images[0].reshape(1,1)); ??? Mat reconstruction = subspaceReconstruct(evs, mean, projection); ??? reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows)); ??? if(argc==2) { ??????? imshow(format("eigenface_reconstruction_%d", num_components), reconstruction); ??? } else { ??????? imwrite(format("%s/eigenface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_components), reconstruction); ??? } }?
顯然10個(gè)特征向量[gm:1個(gè)特征向量可以變形成一個(gè)特征臉，這里特征向量和特征臉概念有些近似]是不夠的，50個(gè)特征向量可以有效的編碼出重要的人臉特征。在ORL數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)使用300個(gè)特征向量時(shí)，你將獲取一個(gè)比較好的和重構(gòu)結(jié)果。有定理指出重構(gòu)需要選擇多少特征臉才合適，但它嚴(yán)重依賴于人臉數(shù)據(jù)庫(kù)。[gm:也就是沒(méi)啥討論意義，針對(duì)現(xiàn)實(shí)情況做出考慮吧]。文獻(xiàn)[Zhao03]是一個(gè)好的開(kāi)始研究起點(diǎn)。
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Fisherfaces
???????? 主成分分析是一種基于特征臉的方法，找到使數(shù)據(jù)中最大方差的特征線性組合。這是一個(gè)表現(xiàn)數(shù)據(jù)的強(qiáng)大方法，但它沒(méi)有考慮類別信息，并且在扔掉主元時(shí)，同時(shí)許多有鑒別的信息都被扔掉。假設(shè)你數(shù)據(jù)庫(kù)中的變化主要是光照變化，那么PCA此時(shí)幾乎失效了。[gm:把光照情況類似的照片認(rèn)為一樣，而不管人臉其他細(xì)節(jié)]可以看去http://www.bytefish.de/wiki/pca_lda_with_gnu_octave?看下例子。
???????? 線性鑒別分析在降維的同時(shí)考慮類別信息，由統(tǒng)計(jì)學(xué)家?Sir R. A. Fisher發(fā)明。在他1936年的文獻(xiàn)中，他成功對(duì)花進(jìn)行了分類：The useof multiple measurements in taxonomic problems?[Fisher36]。為了找到一種特征組合方式，達(dá)到最大的類間離散度和最小的類內(nèi)離散度。這個(gè)想法很簡(jiǎn)單：在低維表示下，相同的類應(yīng)該緊緊的聚在一起，而不同的類別盡量距離越遠(yuǎn)。?這也被Belhumeur,?Hespanha?和?Kriegman所認(rèn)同，所以他們把鑒別分析引入到人臉識(shí)別問(wèn)題中[BHK97]。
算法描述Algorithmic Description
令x是一個(gè)來(lái)自c個(gè)類中的隨機(jī)向量，
? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
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散度矩陣???和S_{W}如下計(jì)算:
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, 其中???是全部數(shù)據(jù)的均值 ? ??:
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而??是某個(gè)類的均值? :
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Fisher的分類算法可以看出一個(gè)投影矩陣? , 使得類的可分性最大:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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接下來(lái)?[BHK97], 一個(gè)解決這個(gè)普通特征值優(yōu)化問(wèn)題的方法被提出:
? ? ? ? ? ? ??? ? ??
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???????? 還有一個(gè)問(wèn)題未解決，?Sw的排列最多只有?（N-c）, ?N?個(gè)樣本和c個(gè)類別。在模式識(shí)別中，樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)N的大小一般小于輸入數(shù)據(jù)的維數(shù)。?[gm:比如說(shuō)之前的圖片，N=400，而10000就是數(shù)據(jù)維數(shù)]那么，散度矩陣Sw就是奇異的(可以看文獻(xiàn)[RJ91])。在文獻(xiàn)[BHK97]中，使用PCA把數(shù)據(jù)投影到(N-c)維的子空間，然后再使用線性鑒別分析，因?yàn)镾w不是奇異矩陣了(可逆矩陣)。
然后優(yōu)化問(wèn)題可以寫(xiě)成：
? ? ? ? ??
?
投影矩陣W，可以把樣本投影到(c-1)維的空間上，可以表示為
? ? ? ? ? ? ? ? ?
?
Fisherfaces in OpenCV
#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/contrib/contrib.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" ? #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> ? usingnamespace cv; usingnamespace std; ? static Mat norm_0_255(InputArray _src) { ??? Mat src = _src.getMat(); ??? // 創(chuàng)建和返回歸一化的圖像: ??? Mat dst; ??? switch(src.channels()) { ??? case1: ??????? cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC1); ??????? break; ??? case3: ??????? cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC3); ??????? break; ??? default: ??????? src.copyTo(dst); ??????? break; ??? } ??? return dst; } ? staticvoid read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator =';') { ??? std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in); ??? if (!file) { ??????? string error_message ="No valid input file was given, please check the given filename."; ??????? CV_Error(CV_StsBadArg, error_message); ??? } ??? string line, path, classlabel; ??? while (getline(file, line)) { ??????? stringstream liness(line); ??????? getline(liness, path, separator); ??????? getline(liness, classlabel); ??????? if(!path.empty()&&!classlabel.empty()) { ??????????? images.push_back(imread(path, 0)); ??????????? labels.push_back(atoi(classlabel.c_str())); ??????? } ??? } } ? int main(int argc, constchar*argv[]) { ??? // 判斷輸入命令是否有效，輸出用法 ??? // 如果沒(méi)有輸入?yún)?shù). ??? if (argc <2) { ??????? cout <<"usage: "<< argv[0]<<" <csv.ext> <output_folder> "<< endl; ??????? exit(1); ??? } ??? string output_folder; ??? if (argc ==3) { ??????? output_folder = string(argv[2]); ??? } ??? // 獲取CSV文件的路徑. ??? string fn_csv = string(argv[1]); ??? // 這些容器存放圖片和標(biāo)簽. ??? vector<Mat> images; ??? vector<int> labels; ??? // 載入數(shù)據(jù).如果不合理，會(huì)出錯(cuò) ??? // 輸入文件名fn_csv已經(jīng)有了. ??? try { ??????? read_csv(fn_csv, images, labels); ??? } catch (cv::Exception& e) { ??????? cerr <<"Error opening file \""<< fn_csv <<"\". Reason: "<< e.msg << endl; ??????? // 什么也不能做了 ??????? exit(1); ??? } ??? // 如果沒(méi)有足夠圖像就退出掉. ??? if(images.size()<=1) { ??????? string error_message ="This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!"; ??????? CV_Error(CV_StsError, error_message); ??? } ??? int height = images[0].rows; ? ??? Mat testSample = images[images.size() -1]; ??? int testLabel = labels[labels.size() -1]; ??? images.pop_back(); ??? labels.pop_back(); ??? // 如果想保存10個(gè)fisherfaces ??? //????? cv::createFisherFaceRecognizer(10); ??? // ??? // 如果要以123.0作為置信閾值 ??? //????? cv::createFisherFaceRecognizer(0, 123.0); ??? // ??? Ptr<FaceRecognizer> model = createFisherFaceRecognizer(); ??? model->train(images, labels); ??? int predictedLabel = model->predict(testSample); ??? // ??? //????? model->predict(testSample, predictedLabel, confidence); ??? // ??? string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel); ??? cout << result_message << endl; ??? Mat eigenvalues = model->getMat("eigenvalues"); ??? Mat W = model->getMat("eigenvectors"); ??? Mat mean = model->getMat("mean"); ??? if(argc==2) { ??????? imshow("mean", norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows))); ??? } else { ??????? imwrite(format("%s/mean.png", output_folder.c_str()), norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows))); ??? } ??? //顯示還是保存, 最多16 Fisherfaces: ??? for (int i =0; i < min(16, W.cols); i++) { ??????? string msg = format("Eigenvalue #%d = %.5f", i, eigenvalues.at<double>(i)); ??????? cout << msg << endl; ??????? Mat ev = W.col(i).clone(); ??????? Mat grayscale = norm_0_255(ev.reshape(1, height)); ??????? // 使用Bone偽彩色圖像來(lái)顯示. ??????? Mat cgrayscale; ??????? applyColorMap(grayscale, cgrayscale, COLORMAP_BONE); ??????? if(argc==2) { ??????????? imshow(format("fisherface_%d", i), cgrayscale); ??????? } else { ??????????? imwrite(format("%s/fisherface_%d.png", output_folder.c_str(), i), norm_0_255(cgrayscale)); ??????? } ??? } ??? for(int num_component =0; num_component < min(16, W.cols); num_component++) { ??????? Mat ev = W.col(num_component); ??????? Mat projection = subspaceProject(ev, mean, images[0].reshape(1,1)); ??????? Mat reconstruction = subspaceReconstruct(ev, mean, projection); ??????? reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows)); ??????? if(argc==2) { ??????????? imshow(format("fisherface_reconstruction_%d", num_component), reconstruction); ??????? } else { ??????????? imwrite(format("%s/fisherface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_component), reconstruction); ??????? } ??? } ??? if(argc==2) { ??????? waitKey(0); ??? } ??? return0; }在這個(gè)例子中，我使用YaleA人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，僅僅因?yàn)轱@示更好些。每一個(gè)Fisherface都和原始圖像有同樣長(zhǎng)度，因此它可以被顯示成圖像。下面顯示了16張F(tuán)isherfaces圖像。
???????? Fisherfaces方法學(xué)習(xí)一個(gè)正對(duì)標(biāo)簽的轉(zhuǎn)換矩陣，所依它不會(huì)如特征臉那樣那么注重光照。鑒別分析是尋找可以區(qū)分人的面部特征。需要說(shuō)明的是，Fisherfaces的性能也很依賴于輸入數(shù)據(jù)。實(shí)際上，如果你對(duì)光照好的圖片上學(xué)習(xí)Fisherfaces，而想對(duì)不好的光照?qǐng)D片進(jìn)行識(shí)別，那么他可能會(huì)找到錯(cuò)誤的主元，因?yàn)樵诓缓霉庹請(qǐng)D片上，這些特征不優(yōu)越。這似乎是符合邏輯的，因?yàn)檫@個(gè)方法沒(méi)有機(jī)會(huì)去學(xué)習(xí)光照。[gm:那么采集圖像時(shí)就要考慮光照變化，訓(xùn)練時(shí)考慮所有光照情況，數(shù)據(jù)庫(kù)multi-pie就考慮很多種光照]
???????? Fisherfaces允許對(duì)投影圖像進(jìn)行重建，就行特征臉一樣。但是由于我們僅僅使用這些特征來(lái)區(qū)分不同的類別，因此你無(wú)法期待對(duì)原圖像有一個(gè)好的重建效果。[gm:也就是特征臉把每個(gè)圖片看成一個(gè)個(gè)體，重建時(shí)效果也有保證，而Fisherfaces把一個(gè)人的照片看成一個(gè)整體，那么重建時(shí)重建的效果則不是很好]。對(duì)于Fisherfaces方法我們將把樣本圖像逐個(gè)投影到Fisherfaces上。因此你可以獲得一個(gè)好的可視效果，每個(gè)Fisherfaces特征可以被描述為
for(int num_component =0; num_component < min(16, W.cols); num_component++) { ??? Mat ev = W.col(num_component); ??? Mat projection = subspaceProject(ev, mean, images[0].reshape(1,1)); ??? Mat reconstruction = subspaceReconstruct(ev, mean, projection); ??? reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows)); ??? if(argc==2) { ??????? imshow(format("fisherface_reconstruction_%d", num_component), reconstruction); ??? } else { ??????? imwrite(format("%s/fisherface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_component), reconstruction); ??? } }對(duì)于人類眼睛來(lái)說(shuō)，差異比較微妙，但你還是可以看到一些差異的。
局部二值模式直方圖Local Binary Patterns Histograms
???????? Eigenfaces和Fisherfaces使用整體方法來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別[gm:直接使用所有的像素]。你把你的數(shù)據(jù)當(dāng)作圖像空間的高維向量。我們都知道高維數(shù)據(jù)是糟糕的，所以一個(gè)低維子空間被確定，對(duì)于信息保存可能很好。Eigenfaces是最大化總的散度，這樣可能導(dǎo)致，當(dāng)方差由外部條件產(chǎn)生時(shí)，最大方差的主成分不適合用來(lái)分類。所以為使用一些鑒別分析，我們使用了LDA方法來(lái)優(yōu)化。Fisherfaces方法可以很好的運(yùn)作，至少在我們假設(shè)的模型的有限情況下。
???????? 現(xiàn)實(shí)生活是不完美的。你無(wú)法保證在你的圖像中光照條件是完美的，或者說(shuō)1個(gè)人的10張照片。所以，如果每人僅僅只有一張照片呢？我們的子空間的協(xié)方差估計(jì)方法可能完全錯(cuò)誤，所以識(shí)別也可能錯(cuò)誤。是否記得Eigenfaces在AT&T數(shù)據(jù)庫(kù)上達(dá)到了96%的識(shí)別率？對(duì)于這樣有效的估計(jì)，我們需要多少?gòu)堄?xùn)練圖像呢？下圖是Eigenfaces和Fisherfaces方法在AT&T數(shù)據(jù)庫(kù)上的首選識(shí)別率，這是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)：
?
???????? 因此，若你想得到好的識(shí)別率，你大約需要每個(gè)人有8(7~9)張圖像，而Fisherfaces在這里并沒(méi)有好的幫助。以上的實(shí)驗(yàn)是10個(gè)圖像的交叉驗(yàn)證結(jié)果，使用了facerec框架：?https://github.com/bytefish/facerec。這不是一個(gè)刊物，所以我不會(huì)用高深的數(shù)學(xué)分析來(lái)證明這個(gè)圖像。?當(dāng)遇到小的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)，可以看一下文獻(xiàn)[KM01]，了解二種方法的細(xì)節(jié)分析。
???????? 一些研究專注于圖像局部特征的提取。主意是我們不把整個(gè)圖像看成一個(gè)高維向量，僅僅用局部特征來(lái)描述一個(gè)物體。通過(guò)這種方式提取特征，你將獲得一個(gè)低維隱式。一個(gè)好主意！但是你很快發(fā)現(xiàn)這種圖像表示方法不僅僅遭受光照變化。你想想圖像中的尺度變化、形變、旋轉(zhuǎn)—我們的局部表示方式起碼對(duì)這些情況比較穩(wěn)健。正如SIFT，LBP方法在2D紋理分析中舉足輕重。LBP的基本思想是對(duì)圖像的像素和它局部周圍像素進(jìn)行對(duì)比后的結(jié)果進(jìn)行求和。把這個(gè)像素作為中心，對(duì)相鄰像素進(jìn)行閾值比較。如果中心像素的亮度大于等于他的相鄰像素，把他標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0。你會(huì)用二進(jìn)制數(shù)字來(lái)表示每個(gè)像素，比如11001111。因此，由于周圍相鄰8個(gè)像素，你最終可能獲取2^8個(gè)可能組合，被稱為局部二值模式，有時(shí)被稱為L(zhǎng)BP碼。第一個(gè)在文獻(xiàn)中描述的LBP算子實(shí)際使用的是3*3的鄰域。
算法描述Algorithmic Description
???????? 一個(gè)更加正式的LBP操作可以被定義為
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
?
其中?是中心像素，亮度是?；而?則是相鄰像素的亮度。s是一個(gè)符號(hào)函數(shù)：
?
?? ? ? ?
這種描述方法使得你可以很好的捕捉到圖像中的細(xì)節(jié)。實(shí)際上，研究者們可以用它在紋理分類上得到最先進(jìn)的水平。正如剛才描述的方法被提出后，固定的近鄰區(qū)域?qū)τ诔叨茸兓木幋a失效。所以，使用一個(gè)變量的擴(kuò)展方法，在文獻(xiàn)[AHP04]中有描述。主意是使用可變半徑的圓對(duì)近鄰像素進(jìn)行編碼，這樣可以捕捉到如下的近鄰：
? ? ? ? ? ??
對(duì)一個(gè)給定的點(diǎn)? ?，他的近鄰點(diǎn)??可以由如下計(jì)算：
? ? ? ??
其中，R是圓的半徑，而P是樣本點(diǎn)的個(gè)數(shù)。
這個(gè)操作是對(duì)原始LBP算子的擴(kuò)展，所以有時(shí)被稱為擴(kuò)展LBP(又稱為圓形LBP)。如果一個(gè)在圓上的點(diǎn)不在圖像坐標(biāo)上，我們使用他的內(nèi)插點(diǎn)。計(jì)算機(jī)科學(xué)有一堆聰明的插值方法，而OpenCV使用雙線性插值。
? ? ? ? ?
LBP算子，對(duì)于灰度的單調(diào)變化很穩(wěn)健。我們可以看到手工改變后的圖像的LBP圖像(你可以看到LBP圖像是什么樣子的！)
? ? ? ? ? ??
?
???????? 那么剩下來(lái)的就是如何合并空間信息用于人臉識(shí)別模型。Ahonenet. Al在文獻(xiàn)?[AHP04]中提出表示方法，對(duì)LBP圖像成m個(gè)塊，每個(gè)塊提取直方圖。通過(guò)連接局部特直方圖(而不是合并)然后就能得到空間增強(qiáng)的特征向量。這些直方圖被稱為局部二值模式直方圖。
OpenCV中的局部二值模式直方圖Local Binary Patterns Histograms inOpenCV
#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/contrib/contrib.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" ? #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> ? usingnamespace cv; usingnamespace std; ? staticvoid read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator =';') { ??? std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in); ??? if (!file) { ??????? string error_message ="No valid input file was given, please check the given filename."; ??????? CV_Error(CV_StsBadArg, error_message); ??? } ??? string line, path, classlabel; ??? while (getline(file, line)) { ??????? stringstream liness(line); ??????? getline(liness, path, separator); ??????? getline(liness, classlabel); ??????? if(!path.empty()&&!classlabel.empty()) { ??????????? images.push_back(imread(path, 0)); ??????????? labels.push_back(atoi(classlabel.c_str())); ??????? } ??? } } ? int main(int argc, constchar*argv[]) { ??? if (argc !=2) { ??????? cout <<"usage: "<< argv[0]<<" <csv.ext>"<< endl; ??????? exit(1); ??? } ??? string fn_csv = string(argv[1]); ??? vector<Mat> images; ??? vector<int> labels; ??? try { ??????? read_csv(fn_csv, images, labels); ??? } catch (cv::Exception& e) { ??????? cerr <<"Error opening file \""<< fn_csv <<"\". Reason: "<< e.msg << endl; ??????? // nothing more we can do ??????? exit(1); ??? } ??? if(images.size()<=1) { ??????? string error_message ="This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!"; ??????? CV_Error(CV_StsError, error_message); ??? } ??? int height = images[0].rows; ??? Mat testSample = images[images.size() -1]; ??? int testLabel = labels[labels.size() -1]; ??? images.pop_back(); ??? labels.pop_back(); ??? // TLBPHFaceRecognizer 使用了擴(kuò)展的LBP ??? // 在其他的算子中他可能很容易被擴(kuò)展 ??? // 下面是默認(rèn)參數(shù) ??? //????? radius = 1 ??? //????? neighbors = 8 ??? //????? grid_x = 8 ??? //???? ?grid_y = 8 ??? // ??? // 如果你要?jiǎng)?chuàng)建 LBPH FaceRecognizer 半徑是2，16個(gè)鄰域 ??? //????? cv::createLBPHFaceRecognizer(2, 16); ??? // ??? // 如果你需要一個(gè)閾值，并且使用默認(rèn)參數(shù): ??? //????? cv::createLBPHFaceRecognizer(1,8,8,8,123.0) ??? // ??? Ptr<FaceRecognizer> model = createLBPHFaceRecognizer(); ??? model->train(images, labels); ??? int predictedLabel = model->predict(testSample); ??? //????? int predictedLabel = -1; ??? //????? double confidence = 0.0; ??? //????? model->predict(testSample, predictedLabel, confidence); ??? // ??? string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel); ??? cout << result_message << endl; ??? // 有時(shí)你需要設(shè)置或者獲取內(nèi)部數(shù)據(jù)模型, ??? // 他不能被暴露在 cv::FaceRecognizer類中. ??? // ??? // 首先我們對(duì)FaceRecognizer的閾值設(shè)置到0.0，而不是重寫(xiě)訓(xùn)練模型 ??? // 當(dāng)你重新估計(jì)模型時(shí)很重要 ????// ??? model->set("threshold",0.0); ??? predictedLabel = model->predict(testSample); ??? cout <<"Predicted class = "<< predictedLabel << endl; ??? // 由于確保高效率，LBP圖沒(méi)有被存儲(chǔ)在模型里面。D ??? cout <<"Model Information:"<< endl; ??? string model_info = format("\tLBPH(radius=%i, neighbors=%i, grid_x=%i, grid_y=%i, threshold=%.2f)", ??????????? model->getInt("radius"), ??????????? model->getInt("neighbors"), ??????????? model->getInt("grid_x"), ??????????? model->getInt("grid_y"), ??????????? model->getDouble("threshold")); ??? cout << model_info << endl; ??? // 我們可以獲取樣本的直方圖: ??? vector<Mat> histograms = model->getMatVector("histograms"); ??? // 我需要現(xiàn)實(shí)它嗎? 或許它的長(zhǎng)度才是我們感興趣的: ??? cout <<"Size of the histograms: "<< histograms[0].total()<< endl; ??? return0; }總結(jié)Conclusion
你已經(jīng)學(xué)會(huì)如何在真實(shí)應(yīng)用下，使用新的FaceRecognizer類。讀完算法，可能到你進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的時(shí)候了，使用它們，改進(jìn)它們，讓OpenCV社區(qū)參與其中！
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文獻(xiàn)Literature
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人臉對(duì)齊Aligning Face Images
???????? 對(duì)于圖像數(shù)據(jù)的對(duì)其很重要，特別遇到情感檢測(cè)這類任務(wù)，你需要越多的細(xì)節(jié)越好。相信我，你不會(huì)要自己動(dòng)手做吧。我給你提供了一個(gè)Python代碼。
# ?CropFace(image, eye_left, eye_right, offset_pct, dest_sz) # eye_left?is the position of the left eye # eye_right?is the position of the right eye # offset_pct?is the percent of the image you want to keep next to the eyes (horizontal, vertical direction) # dest_sz?is the size of the output image # importsys,math,Image ? defDistance(p1,p2): ? dx = p2[0]- p1[0] ? dy = p2[1]- p1[1] ? return math.sqrt(dx*dx+dy*dy) ? defScaleRotateTranslate(image, angle, center =None, new_center =None, scale =None, resample=Image.BICUBIC): ? if (scale isNone)and (center isNone): ??? return image.rotate(angle=angle, resample=resample) ? nx,ny = x,y = center ? sx=sy=1.0 ? if new_center: ??? (nx,ny) = new_center ? if scale: ??? (sx,sy) = (scale, scale) ? cosine = math.cos(angle) ? sine = math.sin(angle) ? a = cosine/sx ? b = sine/sx ? c = x-nx*a-ny*b ? d =-sine/sy ? e = cosine/sy ? f = y-nx*d-ny*e ? return image.transform(image.size, Image.AFFINE, (a,b,c,d,e,f), resample=resample) ? defCropFace(image, eye_left=(0,0), eye_right=(0,0), offset_pct=(0.2,0.2), dest_sz = (70,70)): ? # calculate offsets in original image ? offset_h = math.floor(float(offset_pct[0])*dest_sz[0]) ? offset_v = math.floor(float(offset_pct[1])*dest_sz[1]) ? # get the direction ? eye_direction = (eye_right[0]- eye_left[0], eye_right[1]- eye_left[1]) ? # calc rotation angle in radians ? rotation =-math.atan2(float(eye_direction[1]),float(eye_direction[0])) ? # distance between them ? dist = Distance(eye_left, eye_right) ? # calculate the reference eye-width ? reference = dest_sz[0]-2.0*offset_h ? # scale factor ? scale =float(dist)/float(reference) ? # rotate original around the left eye ? image = ScaleRotateTranslate(image, center=eye_left, angle=rotation) ? # crop the rotated image ? crop_xy = (eye_left[0]- scale*offset_h, eye_left[1]- scale*offset_v) ? crop_size = (dest_sz[0]*scale, dest_sz[1]*scale) ? image = image.crop((int(crop_xy[0]),int(crop_xy[1]),int(crop_xy[0]+crop_size[0]),int(crop_xy[1]+crop_size[1]))) ? # resize it ? image = image.resize(dest_sz, Image.ANTIALIAS) ? return image ? if __name__ =="__main__": ? image =? Image.open("arnie.jpg") ? CropFace(image, eye_left=(252,364), eye_right=(420,366), offset_pct=(0.1,0.1), dest_sz=(200,200)).save("arnie_10_10_200_200.jpg") ? CropFace(image, eye_left=(252,364), eye_right=(420,366), offset_pct=(0.2,0.2), dest_sz=(200,200)).save("arnie_20_20_200_200.jpg") ? CropFace(image, eye_left=(252,364), eye_right=(420,366), offset_pct=(0.3,0.3), dest_sz=(200,200)).save("arnie_30_30_200_200.jpg") ? CropFace(image, eye_left=(252,364), eye_right=(420,366), offset_pct=(0.2,0.2)).save("arnie_20_20_70_70.jpg")設(shè)想我們有一張施瓦辛格的照片?thisphoto of Arnold Schwarzenegger，人眼坐標(biāo)是(252,364)和(420,366)。參數(shù)是水平偏移、垂直偏移和你縮放后的圖像大小。[gm:我建議使用最小的那張圖片]
?
| Configuration | Cropped, Scaled, Rotated Face |
| 0.1 (10%), 0.1 (10%), (200,200) | |
| 0.2 (20%), 0.2 (20%), (200,200) | |
| 0.3 (30%), 0.3 (30%), (200,200) | |
| 0.2 (20%), 0.2 (20%), (70,70) |
?
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CSV for the AT&T Facedatabase
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?
C#版的人臉識(shí)別（只實(shí)現(xiàn)了特征臉）EMGU Multiple Face Recognition using PCA and Parallel Optimisatioin：
?http://www.codeproject.com/Articles/261550/EMGU-Multiple-Face-Recognition-using-PCA-and-Paral?msg=4377858
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的怎样使用OpenCV进行人脸识别的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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