人工智能人脸识别系统

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前言

人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的技术。它可以通过摄像头捕捉到的人脸图像，提取出人脸特征，然后与数据库中的人脸特征进行比对，从而实现对人脸的识别和验证。人脸识别技术在安防监控、身份认证、人脸支付等领域有着广泛的应用，为社会生活和工作带来了便利和安全保障。随着人工智能和深度学习技术的发展，人脸识别技术也在不断提升，成为当今数字化社会中不可或缺的一部分。然而，人脸识别技术也存在着一些争议和挑战，如隐私保护、误识别等问题，需要在技术发展的同时，加强法律法规和伦理规范的建设，以确保人脸识别技术的合理、安全和可持续发展。

一、人脸识别是什么？

是一种利用人工智能技术进行人脸识别的系统。它通过对人脸图像进行特征提取和分析，然后与数据库中的人脸特征进行比对，从而识别出特定的个体。人工智能人脸识别系统可以应用于安防监控、门禁系统、身份验证等领域，具有高效、准确和便利的特点。随着人工智能技术的不断发展，人脸识别系统的性能和应用范围也在不断提升和扩大。

二、人脸识别开发步骤

1.数据采集：

收集大量的人脸图像数据，包括不同角度、光照条件、表情等多样性的人脸图像，以建立一个全面的数据集。

2.数据预处理：

对采集到的人脸图像进行预处理，包括人脸检测、对齐、裁剪、尺寸归一化等操作，以确保图像的质量和一致性。

3.特征提取：

通过使用特定的算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等，从预处理后的人脸图像中提取出特征向量，用于描述人脸的特征。

4.模型训练：

使用机器学习或深度学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对提取到的人脸特征进行训练，建立人脸识别模型。

5.识别与验证：

利用训练好的模型对新的人脸图像进行识别或验证，判断该人脸是否属于已知的人脸库中的某个人。

@app.route('/fr/<imgName>')
def api_fr(imgName):
    # opencv 读取图片，并显示
    img = cv2.imread(UPLOAD_FOLDER+"/"+imgName)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    dets = detector(gray, 1)
    result=""
    for index, face in enumerate(dets):
            left = face.left()
            top = face.top()
            right = face.right()
            bottom = face.bottom()
            crop_img = img[top:bottom, left:right]
            if index==0:
                newimgpath=NEWPATH+"/"+imgName
                result+=newimgpath
            else:
                newimgpath=NEWPATH+"/"+str(index+1)+imgName
                result += ";"+newimgpath
            cv2.imwrite(newimgpath, crop_img) # 框出人脸
    return result

6.性能评估与优化：

对人脸识别系统进行性能评估，包括准确率、召回率、误识率等指标的评估，根据评估结果对系统进行优化和改进。

以上是人脸识别的一般开发步骤，当然在实际开发中还会根据具体的应用场景和需求进行调整和改进。

三、使用步骤

1.导入 OpenCV 库：

安装 OpenCV 库：首先需要安装 OpenCV 库，可以通过 pip 或者 conda 安装。

from flask import Flask, request, redirect, url_for,send_file,send_from_directory,render_template
from werkzeug import secure_filename
from PIL import Image
import re
import dlib
import cv2
import os
from io import BytesIO

2.人脸检测：

使用人脸检测算法识别图像中的人脸位置和大小。

CURRENT_PATH = os.getcwd()  # 获取当前路径
UPLOAD_FOLDER = CURRENT_PATH + '\\img_upload\\'
NEW_FOLDER=CURRENT_PATH + "\\img_dlib\\"
MIN_W=640.0
MAX_W=2016.0
MIN_H=480.0
MAX_H=3840.0
STA_W=1024.0
STA_H=768.0
files= os.listdir(UPLOAD_FOLDER) #得到文件夹下的所有文件名称
for file in files:
    img=Image.open(UPLOAD_FOLDER+file)
    w,h=img.size
    if w<MIN_W or w>MAX_W or h<MIN_H or h>MAX_H:
        new_w=STA_H*float(w/h)
        new_h=STA_W*float(h/w)
        out = img.resize((int(new_w),int(new_h)),Image.ANTIALIAS)
        new_pic=re.sub(file[:-4],file[:-4]+'_new',file)
        out.save(NEW_FOLDER+new_pic)

总结

源代码在这个大佬的网站：https://gitee.com/QR/QrF.Python.FaceRecognition?_from=gitee_search#https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fvipstone%2Ffaceai