基於深度學習的人臉識別安全系統

一、人臉識別技術的背景

人臉識別技術是指對於一張圖片或者一個視頻段，對其中人臉特徵進行分析識別的技術。隨著人工智慧的應用和深度學習技術的成熟，人臉識別技術得到了極大的發展。現在的人臉識別技術通過深度學習演算法和大量的數據訓練，已經可以在複雜多變的環境下，準確地識別出人臉，判斷是否為某個人，甚至可以判斷人的年齡，性別以及情緒狀態等。

這樣的技術在很多領域都有著廣泛的應用場景，例如人臉比對、人臉搜索、人臉跟蹤、人臉認證和人臉口罩檢測等。而在我們將面對的安全問題中，人臉認證和人臉口罩檢測便是熱門的領域，它們能夠有效的提高安全性和生產效率，減少了人力成本。

二、人臉識別技術的應用場景

人臉識別技術的應用場景非常廣泛，下面列舉了一些具體的例子。

1. 門禁系統

門禁系統是人臉識別技術的一個典型應用場景，它可以通過判斷人員身份準確的控制進出。

import face_recognition
import cv2
import numpy as np

# 讀取知名人士的照片並進行識別、標記
known_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
known_image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]

# 啟動攝像頭開始捕捉視頻，實時進行識別
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 從攝像頭中讀取一幀
    ret, frame = video_capture.read()

    # 在圖片中尋找人臉，並標記出來
    face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
    frame_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

    for face_encoding in frame_encodings:
        # 對於每一個人臉進行匹配，判斷是否為知名人士，可以根據具體情況自定義匹配閾值
        match = face_recognition.compare_faces([known_image_face_encoding], face_encoding, tolerance=0.5)

        if match[0]:
            # 如果是知名人士，則進行門禁系統開門操作
            print("Welcome, Mr. Obama.")
            
    # 顯示圖片
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按 'q' 鍵退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 釋放資源
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 警用系統

警用系統中，人臉識別技術可以用於偵查嫌疑人的蹤跡，便於快速追查，同時也可以快速找到失蹤人員，提高搜救效率。

3. 智能安防系統

採用安防系統的場合，人臉識別技術可以實現人員進出記錄，同時也可以及時報警處理異常情況。

三、人臉識別技術實現的關鍵技術

人臉識別技術實現的關鍵技術主要有以下幾個方面。

1. 人臉檢測

人臉檢測是指在一張圖片或者一個視頻中尋找人臉的過程，人臉識別的第一步也是檢測人臉。主要通過檢測人臉的關鍵點以及人臉特徵來實現人臉檢測。

2. 人臉特徵提取

人臉特徵提取依靠的是神經網路中的卷積操作，可以將原始圖片中的人臉特徵提取出來，形成特徵向量。特徵向量是判斷人臉相似度的重要基礎。

3. 人臉特徵匹配

對於兩張圖片中的人臉特徵向量，進行相似度比較，判斷是否為同一人，以此完成人臉識別的任務。相似度的計算可以使用歐幾里得距離等常見方法。

四、人臉識別技術的實現與代碼示例

1. 基於face_recognition庫的人臉識別方法

face_recognition庫是一個高級人臉識別庫，它封裝了深度學習相關的各種演算法，包括人臉檢測、人臉特徵提取和人臉特徵匹配等，使用起來非常方便。下面展示一個基於face_recognition的人臉識別代碼示例。

import face_recognition
import cv2
import numpy as np

# 讀取知名人士的照片並進行識別、標記
known_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")
known_image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)

# 多張人臉的情況
if len(known_image_face_encoding) > 1:
    for i in range(len(known_image_face_encoding)):
        print("Face", i + 1, ":", known_image_face_encoding[i])
else:
    # 只有一張人臉的情況
    print(known_image_face_encoding)

# 讀取視頻並進行實時人臉識別
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 從攝像頭中讀取一幀
    ret, frame = video_capture.read()

    # 在圖片中尋找人臉，進行標記
    face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
    frame_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations)

    for face_encoding in frame_encodings:
        # 對於每一個人臉，判斷是否與知名人士匹配，可以根據具體情況自定義匹配閾值
        match_results = face_recognition.compare_faces(known_image_face_encoding, face_encoding, tolerance=0.5)
        match_num = match_results.count(True)
        if match_num > 0:
            match_positions = [i for i, x in enumerate(match_results) if x]
            print("匹配的人臉為：", end="")
            for i in match_positions:
                print("Face", i + 1, end=" ")
            print()
        else:
            print("未匹配到任何人臉")

    # 顯示圖片
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按 'q' 鍵退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 釋放資源
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 基於TensorFlow的人臉識別方法

TensorFlow是Google公司開源的一個機器學習工具庫，用於構建和訓練神經網路。下面展示一個基於TensorFlow的人臉識別代碼示例。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

# 模型路徑
MODEL_DIR = "model/"

# 讀取模型文件
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    with tf.gfile.FastGFile(MODEL_DIR + "model.pb", 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')

    # 獲取輸入、輸出張量
    input_tensor = graph.get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor = graph.get_tensor_by_name('output:0')

# 啟動攝像頭開始捕捉視頻，實時進行識別
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 從攝像頭中讀取一幀
    ret, frame = video_capture.read()

    # 裁剪出人臉區域
    face_area = ...

    # 將人臉區域調整為模型輸入要求的大小
    input_image = cv2.resize(face_area, (160, 160))
    input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)

    # 運行模型進行識別
    with tf.Session(graph=graph) as sess:
        output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_image})
        
        # 輸出識別結果
        if output > threshold:
            print("匹配成功")
        else:
            print("匹配失敗")

    # 顯示圖片
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按 'q' 鍵退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 釋放資源
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

五、總結

人臉識別技術基於深度學習演算法和大量的數據訓練，可以在複雜多變的環境下實現精準人臉識別。它在門禁系統、警用系統和智能安防系統等領域都有著廣泛的應用，對提高安全性和生產效率有著重要的作用。通過對人臉識別技術的詳細闡述，並結合實際代碼示例，可以更加深入的理解人臉識別技術，有助於在實際應用中發揮其最大的作用。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/300233.html