K210人臉識別詳解

一、K210人臉識別簡介

K210是一顆AI人工智能芯片，可以支持人臉識別以及其他各種計算機視覺任務。其中，人臉識別是最常見的一種應用。

在此我們以Kendryte K210為例，介紹如何使用Python開發K210人臉識別應用。

二、環境搭建

要開始進行K210的人臉識別，我們首先需要搭建運行環境。首先，我們需要將K210連接到計算機，並使用類似於Kamu、Putty等終端軟件進行控制台登陸操作。

ssh root@192.168.1.10

我們在K210上安裝Python SDK，這樣可以讓我們在K210上運行Python程序。

apt-get install python3.7
apt-get install python3-pip

接下來，我們需要安裝一些依賴項，以便開始開發人臉識別應用

pip3 install numpy
pip3 install scipy
pip3 install h5py
pip3 install pillow
pip3 install keras==2.3.1

三、數據集和模型

K210的人臉識別主要分為兩個部分：數據集和預訓練模型。

關於數據集，我們可以選擇使用開源的數據集（如LFW、CASIA-Webface等）、自行收集數據集等。

關於模型，我們可以利用已經訓練好的模型，並在之上進行fine-tune。Fine-tune的優點在於它可以加快訓練的速度，並在更少的數據上實現更好的準確性。

import keras
from keras.models import load_model

model = load_model('facenet_keras.h5')

四、人臉檢測

在進行人臉識別之前，我們需要檢測出圖像中的人臉並將其提取出來。

我們可以使用OpenCV庫來實現人臉檢測。這個庫提供了很多現成的算法和功能，如haar cascade人臉檢測算法、人臉旋轉、人臉分割和特徵點檢測等。

import cv2

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

img = cv2.imread('image.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

五、特徵提取

一旦我們檢測到人臉，下一步就是提取出它的特徵，以便我們將其與其他人臉進行比較。

我們可以利用前文提到的人臉識別模型進行特徵提取。在這個過程中，我們需要將人臉圖像進行大小歸一化、裁剪和歸一化處理。

from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input

img = load_img('test1.jpg', target_size=(160, 160))
img = img_to_array(img)
img = img.astype('float32')
img = img / 255.0
samples = np.expand_dims(img, axis=0)

print(samples.shape)

yhat = model.predict(samples)

print(yhat[0])

六、人臉比較

在完成特徵提取後，我們可以使用比較算法（如歐幾里得距離）比較不同的人臉之間的相似度。

from scipy.spatial.distance import cosine

# targets為已經提取出來的人臉特徵值
# query為需要比較的人臉特徵值
def is_match(targets, query):
    for target in targets:
        score = cosine(target, query)
        if score < 0.4:
            return True
    return False

七、總結

至此，我們成功地介紹了如何開發K210人臉識別應用，從環境搭建、數據集和模型、人臉檢測、特徵提取到人臉比較。希望以上內容能夠對讀者有所幫助。