想要训练专属人脸识别模型？先掌握构建人脸数据集的三种绝招

本文作者：高云河

编辑：汪思颖

2018-06-28 10:28

导语：快来实战操作，构建你自己的专属人脸识别模型吧！

雷锋网 AI 研习社按，随着深度学习的发展，很多技术已经落地，成为我们每天都能接触到的产品，人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广，涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。

我们可以自己训练定制化的人脸识别模型，但在训练模型识别图片或视频中的人脸之前，最重要的一个步骤是收集人脸数据集。如果使用已经设计好的公开数据集，比如 Labeled Faces in the Wild(LFW)，这时候最难的一部分工作已经完成了，大家可以直接使用各种模型创造自己的人脸识别应用。

但是对于大多数人来说，我们想要识别的并不是目前开源的人脸数据集中的人脸，而是我们自己、朋友、家人、同事等等的脸。为了实现这个目标，我们需要收集自己想要识别的人脸，并按照某种方式处理好它们。这个过程通常被称为人脸登记，我们将用户作为一个样本『登记』或者『注册』到我们的数据集中。下面会介绍三种方法进行人脸登记，大家可以根据自己的情况选择最合适的方法。

如何创建定制的人脸识别数据集

首先我将介绍使用 OpenCV 和一颗摄像头来检测视频流中的人脸，并将带有人脸的图像帧保存到硬盘上。接下来我会列举几种用程序自动从网上下载人脸图片的方法。最后，我们将讨论人工收集图像，以及在什么情况下这种方法是合适的。

现在开始构建一个人脸识别数据集吧！

方法 1：通过 OpenCV 和摄像头登记人脸

该方法适用于：

1. 构建一个某区域内的人脸识别系统

2. 对于目标人脸，能够找到特定的人并收集他们的人脸图像

这样的系统适用于公司、学校或者其他组织，在这里人们会每天不定时的出现。

为了得到这些人的人脸样本，我们会在一个房间内放置好电脑和摄像机，通过摄像机捕捉目标人脸在摄像画面中的人脸信息，将并包含人脸的图像帧保存到硬盘中。

收集不同条件下的目标人脸样本可能会需要几天或几周的时间，这样能使得人脸数据集足够丰富，很好地表示不同状态下的人脸，保证训练出来模型有足够的鲁棒性，收集的人脸包括：

不同亮度下的人脸
每天不同时候，不同光线角度下的人脸
不同表情和情绪状态下的人脸

接下来我们更进一步，写一个简单的 Python 脚本来构建人脸识别数据集，这个脚本会做如下工作：

连接并控制摄像头
检测人脸
将包含人脸的图像帧写入硬盘

打开一个叫 build_face_dataset.py 的 Python 脚本，首先导入一些必要的库，包括 OpenCV 和 imutils

1 # import the necessary packages
2 from imutils.video import VideoStream
3 import argparse
4 import imutils
5 import time
6 import cv2
7 import os

可以参考这篇文章安装 OpenCV：

imutils 可以通过 pip 安装：pip install --upgrade imutils

如果使用的是 Python 虚拟环境，不要忘记使用 workon 命令

现在环境已经配置好了，接下来讨论两个必要的命令行参数：

9 # construct the argument parser and parse the arguments
10 ap = argparse.ArgumentParser()
11 ap.add_argument("-c", "--cascade", required=True,
12 help = "path to where the face cascade resides")
13 ap.add_argument("-o", "--output", required=True,
14 help="path to output directory")
15 args = vars(ap.parse_args())

命令行参数可以通过 argparse 库在运行时解析，这个库是包含在 Python 安装中的。

我们有两个命令行参数：

--cascade：硬盘中的 Haar cascade 文件路径，用于 OpenCV 检测人脸
--output：输出的文件路径。人脸图像将会被保存到该路径中，因此最好按照人名将人脸分类保存，比如将『John Smith』的人脸图像保存到 dataset/john_smith 的路径下

接下来加载人脸的 Haar cascade 文件并初始化视频流：

17 # load OpenCV's Haar cascade for face detection from disk
18 detector = cv2.CascadeClassifier(args["cascade"])
19
20 # initialize the video stream, allow the camera sensor to warm up,
21 # and initialize the total number of example faces written to disk
22 # thus far
23 print("[INFO] starting video stream...")
24 vs = VideoStream(src=0).start()
25 # vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()
26 time.sleep(2.0)
27 total = 0

在第 18 行，我们加载了 OpenCV 的 Haar 人脸检测器 detector。这个 detector 将会在接下来每帧的循环中检测人脸；在 24 行会初始化并开启视频流 VideoStreem；如果使用的是树莓派的话，注释掉第 24 行的代码，使用第 25 行的代码；第 26 行让摄像头先热个身，暂停两秒钟；这一段代码也初始化了 total 计数器来表示保存的人脸图片的数量。

接下来，就开始对视频流的每帧图像进行处理：

29 # loop over the frames from the video stream
30 while True:
31 # grab the frame from the threaded video stream, clone it, (just
32 # in case we want to write it to disk), and then resize the frame
33 # so we can apply face detection faster
34 frame = vs.read()
35 orig = frame.copy()
36 frame = imutils.resize(frame, width=400)
37
38 # detect faces in the grayscale frame
39 rects = detector.detectMultiScale(
40 cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY), scaleFactor=1.1,
41 minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
42
43 # loop over the face detections and draw them on the frame
44 for (x, y, w, h) in rects:
45 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

在第 30 行，开始循环（循环在『q』键被按下之后结束）；34-36 行，捕捉一帧画面：frame，创建一个copy，改变大小。

接下来就是人脸检测了！

使用 detectMultiScale 方法在每帧画面中检测人脸，这个函数需要如下参数：

image：一个灰度图像

scaleFactor：指定在每个维度图像尺寸减少的比例

minNeighbor：该参数指定候选的检测框数量，以保证检测是有效的

minSize：最小的人脸图像尺寸

在某些特殊场景下，可能需要精调这些参数以减少 false positive 的数量或提高人脸的检测率，但是对于一些普通的人脸检测任务来说，这些参数就可以很好的工作了。

其实也还有一些其他更好的方法检测人脸，比如在之前的文章中提到过，可以使用预训练好的深度学习模型来检测人脸。但是本文里提到的使用 OpenCV 的方法的优点是无需调参，而且速度非常快。

人脸检测的结果被保存在一个 rects 的列表中（矩形检测框）。为了将这些矩形画在图像上，在 44、45 行中遍历所有矩形框，并将他们画在图片上。

最后一步就是将检测框显示在屏幕上，以及解决按键退出的问题：

48 # show the output frame
49 cv2.imshow("Frame", frame)
50 key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
51
52 # if the `k` key was pressed, write the *original* frame to disk
53 # so we can later process it and use it for face recognition
54 if key == ord("k"):
55 p = os.path.sep.join([args["output"], "{}.png".format(
56 str(total).zfill(5))])
57 cv2.imwrite(p, orig)
58 total += 1
59
60 # if the `q` key was pressed, break from the loop
61 elif key == ord("q"):
62 break

第 48 行执行将该帧图像显示在屏幕上，第 49 行执行捕捉键盘指令

『k』、『q』键盘指令对应不同的命令：

k：保留该帧图像并保存到硬盘中（53-56 行），同时增加 total 计数器。对每个想要保存的图像帧，都需要按『k』来保存。为了能够更好地训练模型，最好要保存不同角度、人脸在画面不同位置、带/不带眼镜的图像。
q：退出循环，退出脚本

最后，将保存的图片数量打印到屏幕上，并清空缓存：

64 # print the total faces saved and do a bit of cleanup
65 print("[INFO] {} face images stored".format(total))
66 print("[INFO] cleaning up...")
67 cv2.destroyAllWindows()
68 vs.stop()

接下来，只需在终端里运行如下命令就可以了：

$ python build_face_dataset.py --cascade haarcascade_frontalface_default.xml \
--output dataset/adrian
[INFO] starting video stream...
[INFO] 6 face images stored
[INFO] cleaning up...

这里推荐将每个人的人脸数据保存在数据集下的一个子文件夹内，这样能够保证数据集条理清晰，易于管理。

方法 2：使用程序自动下载人脸图片

想要训练专属人脸识别模型？先掌握构建人脸数据集的三种绝招

在这种场景下，我们并不需要真的找到那个人拍摄图片，只要他们经常出现在网上，我们能够在网上找到足够多的图片即可，这样就可以写脚本，通过各个平台的 API 下载这些图片了。

具体使用哪些 API 主要取决于想要收集的人的人脸信息，比如一个人经常在 Twitter 或者 Instagram 上发自拍，那么我们就可以使用这些平台的 API 来抓取图片。

还可以使用 Google 和 Bing 等搜索引擎来抓取：

在这篇博文中，可以找到使用 Google Images 手动或者使用脚本来下载图片的方法。

另一个更好的方法就是使用 Bing 的图片搜索 API，这样能够全自动下载图像，具体方法参见这篇博文。

使用 Bing 图片搜索 API，我们能够从侏罗纪公园和侏罗纪世界这两部电影的海报中下载 218 张 Alan Grant 的脸部图片。下面展示了通过 Bing 图片搜索 API 下载演员 Owen Grady 的脸部图片的代码：

1 $ mkdir dataset/owen_grady
2 $ python search_bing_api.py --query "owen grady" --output dataset/owen_grady
使用这种方法下载几个人的人脸图像之后，我们看看整个数据集长什么样
1 $ tree jp_dataset --filelimit 10
2 jp_dataset
3 ├── alan_grant [22 entries]
4 ├── claire_dearing [53 entries]
5 ├── ellie_sattler [31 entries]
6 ├── ian_malcolm [41 entries]
7 ├── john_hammond [36 entries]
8 └── owen_grady [35 entries]
9
10 6 directories, 0 files