face_recognitionに基づく顔認識の実装

前回の記事では、写真に写っている顔を検出し、顔の特徴（鼻、目、眉毛など）をマークしました。この記事では、前回の記事に基づいてさらに顔認識を実装し、写真に写っている人物が誰であるかを判別します。

準備

私たちの顔認識は face_recognition ライブラリに基づいています。 Face_recognition は dlib に基づいて実装されており、ディープラーニング トレーニング データを使用しており、モデルの精度は最大 99.38% です。作業を始める前に、face_recognitionをインストールしましょう

顔認識をpipでインストールする

顔のデジタル化

顔認識の最初のステップは、写真内の顔領域を検出し、顔画像データを長さ128のベクトルに変換することです。これらの128のデータは、以下に示すように、顔の128の特徴指標を表します。

既知の顔ごとに、このような 128 ビットのベクトルを生成します。未知の顔については、その 128 ビット ベクトルをすべての既知の顔の 128 ビット ベクトルと 1 つずつ比較し、最も類似度の高いもの、つまり未知の顔に対応する人物を見つけます。

画像データ

私たちはケイト王女の写真とウィリアム王子の写真を 2 枚用意し、それぞれ catherine.jpg と william.jpg として保存しました。この 2 枚の写真に写っている顔は、私たちが知っている顔です。

私たちの目標は、下の集合写真に写っている 2 人の顔を識別し、写真に名前を記入することです。次の画像はunknown.jpgとして保存されています

コードの実装

次にプログラミング作業を始めましょう

cv2をインポート
 
インポート face_recognitionnames = [ 
 
 「キャサリン」 、 
 
 「ウィリアム」 、 
 
 ]

まず、names 配列に格納されるタグ セットを定義します。

タグ名は画像のファイル名でもあります。

画像 = [] 
 
のために 名前 名前: 
 
    ファイル名 =名前+ ".jpg"   
 
    画像 = face_recognition.load_image_file(ファイル名) 
 
    images.append(画像) 
 
不明な画像 = face_recognition.load_image_file( "不明な.jpg" )

画像からデータを読み込むには、face_recognition.load_image_file を呼び出します。

ここでは、既知の顔と未知の顔の写真が入ったデータを読み込みます。未知の顔の写真は、上記の集合写真 unknown.jpg です。

フェイスエンコーディング = [] 
 
画像内の画像の場合: 
 
    エンコーディング = face_recognition.face_encodings(画像)[0] 
 
    face_encodings.append(エンコーディング) 
 
不明な顔エンコーディング = face_recognition.face_encodings(不明な画像)

face_recognition.face_encodings は、画像内のすべての顔の 128 ビットのベクトルを返します。 1人の人物の写真には顔が1つしかないため、face_recognition.face_encodings(image)[0]は最初の要素のみを取得します。グループ写真には 2 つの顔が含まれているため、unknown_face_encodings には 2 つの 128 ビット ベクトルが含まれます。

顔の位置 = 顔認識.顔の位置(不明な画像) 
 
 iが範囲(len(unknown_face_encodings))内である場合: 
 
    不明なエンコーディング = 不明なフェイスエンコーディング[i] 
 
    顔の位置 = 顔の位置[i] 
 
上、右、下、左= 顔の位置
 
    cv2.rectangle(未知の画像、(左、上)、(右、下)、(0、255、0)、2) 
 
    結果 = face_recognition.compare_faces(face_encodings, unknown_encoding) 
 
 jが範囲(len(結果))内にある場合: 
 
        結果[j]の場合: 
 
名前= 名前[j] 
 
            cv2.putText(不明な画像、名前、(左-10、上-10)、cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX、0.5、(0、255、0)、2) 
 
 
 
未知の画像RGB = cv2.cvtColor(未知の画像、cv2.COLOR_BGR2RGB) 
 
 cv2.imshow( "出力" , unknown_image_rgb) 
 
 cv2.waitKey(0)

face_locations は各顔の位置情報を格納します。

ループ内では、検出された各顔をフレームに収めるために cv2.rectangle を呼び出します。

face_recognition.compare_faces は、既知の顔の 128 ビット ベクトルを各未知の顔の 128 ビット ベクトルと比較し、結果を結果配列に格納します。結果配列の各要素は True または False であり、その長さは面の数に等しくなります。結果内の各要素は、既知の顔と 1 対 1 で対応します。特定の位置の要素が True の場合、未知の顔がこの既知の顔として認識されていることを意味します。

識別された顔ごとに、cv2.putText を呼び出して画像にラベルを付けます。

コードはこれだけです。

テスト

興奮の瞬間がまたやってきました！ 結果をテストしてみましょう。

上記のプログラムを実行すると、次の結果が表示されます。

ウィリアム王子とケイト王女の顔は正確に認識されました。顔の領域は緑色の枠で囲まれ、認識された人物の名前が枠の上に表示されます。

これまでに顔認識に成功しています。

今後は、切り抜き、手描き効果、QR コード認識、検証コード認識など、画像処理の他の興味深いアプリケーションも随時更新していきます。