打造安全的人脸识别系统：深度学习活体检测项目

一、项目简介

1. 项目背景

活体人脸检测（Liveness Detection）是一种用于防止人脸识别系统被照片或视频攻击的重要技术。通过深度学习模型，尤其是YOLO（You Only Look Once）模型，可以高效、准确地识别真人与非真人的面部图像，从而提高人脸识别系统的安全性和可靠性。

2. 项目目标

构建一个能够检测活体人脸的系统
实现一个用户友好的UI界面
使用YOLOv8/v7/v6/v5模型进行检测
提供完整的训练数据集

二、环境准备

1. 硬件要求

一台带有GPU（建议使用NVIDIA）的计算机

2. 软件要求

操作系统：Windows, macOS, 或 Linux
Python 3.8 及以上版本
CUDA 10.2 及以上版本（如果使用GPU）
cuDNN 7 及以上版本

3. 安装必要的软件和库

安装 Python 访问 Python 官方网站下载并安装最新版本的 Python。
安装 pip（Python 包管理工具）通常 Python 自带 pip。如果没有，可以通过以下命令安装：sudoapt-getinstall python3-pip # Ubuntubrew install python # macOS
创建虚拟环境python -m venv liveness_envsource liveness_env/bin/activate # Linux/macOSliveness_env\Scripts\activate # Windows
安装深度学习相关库pip install torch torchvision torchaudio # 如果使用PyTorchpip install tensorflow # 如果使用TensorFlowpip install opencv-pythonpip install matplotlibpip install numpypip install Flask # 用于创建UI

三、数据集准备

1. 收集和标注数据

从公开数据集或自己采集真人与非真人的面部图像
使用LabelImg或其他标注工具进行标注，生成YOLO格式的标注文件（*.txt）

2. 数据集结构

dataset/
│
├── images/
│   ├── train/
│   ├── val/
│
└── labels/
    ├── train/
    ├── val/

3. 数据增强（可选）

使用 albumentations 库进行数据增强：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
import cv2

transform = A.Compose([
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
    A.Rotate(limit=15),
    ToTensorV2()])

image = cv2.imread('path_to_image')
transformed = transform(image=image)
transformed_image = transformed["image"]

四、训练模型

1. 下载 YOLOv5 仓库并安装依赖

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install-r requirements.txt

2. 配置训练参数

修改

data.yaml

文件以适配你的数据集：

train: ../dataset/images/train
val: ../dataset/images/val

nc:2# 类别数量（活体与非活体）names:['live','spoof']# 类别名称

3. 开始训练

python train.py --img640--batch16--epochs50--data data.yaml --weights yolov5s.pt --cache

五、模型测试

1. 测试单张图片

from yolov5.models.common import DetectMultiBackend
from yolov5.utils.datasets import LoadImages
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.plots import plot_one_box
import torch

model = DetectMultiBackend(weights='best.pt')
stride, names, pt, jit, onnx, engine = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx, model.engine
device = torch.device('cuda'if torch.cuda.is_available()else'cpu')

dataset = LoadImages('path_to_image')for path, img, im0s, vid_cap, s in dataset:
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float()
    img /=255.0if img.ndimension()==3:
        img = img.unsqueeze(0)

    pred = model(img)
    pred = non_max_suppression(pred,0.25,0.45, classes=None, agnostic=False)for i, det inenumerate(pred):iflen(det):
            det[:,:4]= scale_coords(img.shape[2:], det[:,:4], im0s.shape).round()for*xyxy, conf, cls inreversed(det):
                label =f'{names[int(cls)]}{conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=(255,0,0), line_thickness=2)

cv2.imshow('result', im0s)
cv2.waitKey(0)

六、UI界面设计

1. 使用 Flask 创建基本界面

from flask import Flask, request, render_template
import os

app = Flask(__name__)

UPLOAD_FOLDER ='uploads'
os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
app.config['UPLOAD_FOLDER']= UPLOAD_FOLDER

@app.route('/')defindex():return render_template('index.html')@app.route('/upload', methods=['POST'])defupload_file():if'file'notin request.files:return'No file part'file= request.files['file']iffile.filename =='':return'No selected file'iffile:
        file_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'],file.filename)file.save(file_path)# 调用检测函数并返回结果
        result = detect_liveness(file_path)return result

defdetect_liveness(image_path):# 在这里调用训练好的YOLO模型进行检测passif __name__ =='__main__':
    app.run(debug=True)

2. 创建

index.html

文件

<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"><metaname="viewport"content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>活体人脸检测系统</title></head><body><h1>活体人脸检测系统</h1><formaction="/upload"method="post"enctype="multipart/form-data"><inputtype="file"name="file"><inputtype="submit"value="上传并检测"></form></body></html>

七、部署

1. 在本地测试 Flask 应用

python app.py

访问

http://127.0.0.1:5000

查看效果。

2. 使用 Docker 部署

创建

Dockerfile

文件：

FROM python:3.8-slim

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python", "app.py"]

构建并运行 Docker 镜像：

docker build -t liveness-detection .docker run -p5000:5000 liveness-detection

八、声明

声明：本文只是简单的项目思路，如有部署的想法，想要（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集+视频教学）的可以联系作者.

标签：深度学习人工智能目标检测

本文转载自: https://blog.csdn.net/a871923942/article/details/140938166
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