人脸识别2：InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码下载)
目录
人脸识别2：InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码下载)
1. 前言
2. 项目安装
3. 人脸识别系统
（1）人脸检测和关键点检测
（2）人脸校准
（3）人脸特征提取
（4）人脸比对(1:1)
（5）人脸搜索(1:N)
（6）配置文件config
（7）人脸识别优化建议
4. 人脸识别Demo效果
5. 人脸识别C/C++版本源码下载
6. 人脸识别Android版本源码下载
7. 人脸识别Python版本源码下载
1. 前言
这是项目《人脸识别Face Recognition》系列之《InsightFace实现人脸识别Face Recognition》Python版本；项目基于开源ArcFace(也称InsightFace)模型搭建一套完整的Python版本人脸识别系统（Face Recognition or Face Identification）；
整套人脸识别系统核心算法包含人脸检测和人脸关键点检测，人脸校准，人脸特征提取以及人脸比对(1:1)和人脸搜索(1:N)。本项目人脸识别系统可以达到目前商业级别的人脸识别准确率，在误识率(FAR)0.1%的情况下，可提供99.57%的通过率(TAR)；可以满足人脸比对，人脸签到、人脸门禁、人员信息查询、安防监控等人脸识别应用场景。
Python版本人脸检测和人脸识别效果：
【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600472
更多项目《人脸识别Face Recognition》系列文章请参考：
人脸识别1：人脸识别数据集https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600545人脸识别2：InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码下载)人脸识别3：C/C++ InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码)人脸识别4：Android InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码)人脸活体识别1：眨眼 张嘴 点头 摇头人脸数据集人脸活体识别2：Pytorch实现人脸眨眼 张嘴 点头 摇头识别(含训练代码和数据集)人脸活体识别3：C/C++实现人脸眨眼 张嘴 点头 摇头识别(可实时检测)人脸活体识别4：Android实现人脸眨眼 张嘴 点头 摇头识别(可实时检测)
2. 项目安装
项目结构说明
.
├── configs # 配置文件(设置检测模型，特征提取模型)
├── core
│ ├── alignment # 人脸校准算法
│ ├── detection # 人脸检测模型
│ ├── feature # 人脸特征提取模型
│ ├── face_detector.py # 人脸检测(支持MTCNN和RFB)
│ ├── face_feature.py # 人脸特征提取模型
│ ├── face_matcher.py # 人脸匹配算法
│ ├── face_recognizer.py # 人脸识别
│ └── face_register.py # 人脸注册
├── data # 人脸识别相关数据
├── face_compare.py # 1:1人脸比对Demo
├── face_search.py # 1:N人脸搜索Demo
├── register.py # 1:N人脸搜索人脸数据库注册Demo
├── README.md # 说明文档
└── requirements.txt # 项目依赖文件
Python依赖环境，使用pip安装即可，项目代码都在Ubuntu系统和Windows系统验证正常运行，请放心使用；若出现异常，大概率是相关依赖包版本没有完全对应
numpy==1.16.3
matplotlib==3.1.0
Pillow==6.0.0
easydict==1.9
opencv-contrib-python==4.5.2.52
opencv-python==4.5.1.48
pandas==1.1.5
PyYAML==5.3.1
scikit-image==0.17.2
scikit-learn==0.24.0
scipy==1.5.4
seaborn==0.11.2
tensorboard==2.5.0
tensorboardX==2.1
torch==1.7.1+cu110
torchvision==0.8.2+cu110
tqdm==4.55.1
xmltodict==0.12.0
basetrainer
pybaseutils
项目安装教程请参考（初学者入门，麻烦先看完下面教程，配置好开发环境）：
项目开发使用教程和常见问题和解决方法视频教程：1 手把手教你安装CUDA和cuDNN(1)视频教程：2 手把手教你安装CUDA和cuDNN(2)视频教程：3 如何用Anaconda创建pycharm环境视频教程：4 如何在pycharm中使用Anaconda创建的python环境
3. 人脸识别系统
人脸识别主要包含人脸比对(1:1)和人脸搜索(1:N)两大功能，涉及的核心算法主要包含：人脸检测和人脸关键点检测，人脸校准，人脸特征提取以及人脸比对(1:1)和人脸搜索(1:N)；当然，实际业务中，可能还会增加人脸质量检测以及活体识别等算法，碍于篇幅，后续再分享活体识别算法。
下图给出本项目人脸识别系统算法实现架构流程图：
（1）人脸检测和关键点检测
人脸检测的方法比较多，项目提供两种人脸检测方法：一种是基于MTCNN的通用人脸检测模型，另一种是轻量化的、快速的RFB人脸检测模型；这个两个模型都能实现人脸检测，并同时预测人脸的五个关键点(Landmark)。
模型Paper源码说明MTCNNPaperLink
支持人脸检测和人脸关键点检测(5个点)通用场景人脸检测，计算量较大，适合PC服务器部署 RFBPaperLink
支持人脸检测和人脸关键点检测(5个点)轻量级人脸检测，适合简单场景人脸检测，计算量较小，适合嵌入式，开发板，Android等终端部署
MTCNN人脸检测参考项目：GitHub - Sierkinhane/mtcnn-pytorch: A face detection algorithmRFB人脸检测参考项目：GitHub - Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB: 💎1MB lightweight face detection model (1MB轻量级人脸检测模型)
下图是MTCNN模型人脸检测和人脸关键点(Landmark)检测效果
人脸关键点(Landmark)：共预测五个人脸关键点，分别为：左眼中心点，右眼中心点，鼻尖中心点以及左嘴角和右嘴角利用Landmark信息，后续可以通过仿射变换，对人脸进行校准，获得相对比较正的人脸。人脸校准可以有效提升人脸识别的效果
（2）人脸校准
利用Landmark信息，可以通过仿射变换，对人脸进行校准，获得相对比较正的人脸，项目core/alignment模块提供人脸校准算法。
其中实现思路是：
利用OpenCV的estimateAffine2D()函数估计人脸关键点(5个landmark)和参考人脸关键点(reference landmark)的仿射变换矩阵M，再根据仿射变换矩阵M矫正人脸图像
下图给出人脸校准的效果图，其中【image】是原始图像，【ref-Landmark】图像是112×112图像的参考人脸关键点(reference landmark)，而【face_alignment】是最终矫正的人脸效果图。
（3）人脸特征提取
项目基于开源的ArcFace(也称InsightFace)训练框架，开发并优化了三个版本的人脸识别模型：mobilenet_v2，IR-18(resnet18优化版)以及IR-50(resnet50优化版)，用于人脸特征提取
ArcFace：GitHub - TreB1eN/InsightFace_Pytorch: Pytorch0.4.1 codes for InsightFace
模型LFWCFP_FFCFP_FPAgeDBCALFWCPLFWresnet5099.7899.6998.1497.5395.8792.45resnet1899.5599.6197.7496.5294.6690.01mobilenet_v299.2399.2790.7493.2293.5788.69
resnet50和resnet18参数量比较大，计算量较大，适合在PC服务器部署 ；而mobilenet_v2
模型计算量较小，适合嵌入式，开发板，Android等终端部署。
（4）人脸比对(1:1)
1:1人脸比对(也称人脸验证，身份验证)，即将两张人脸进行1:1比对，得到人脸相似度，来判断是否是同一个人，一般用作人证比对等场景，比如银行卡/QQ/微信/支付宝等账号登录时人脸身份验证。
项目实现了1:1人脸比对功能(face_compare.py)
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import cv2
import argparse
import traceback
from core import face_recognizer
from pybaseutils import image_utils, file_utils
class Example2(face_recognizer.FaceRecognizer):
def __init__(self, database):
"""
@param database: 人脸数据库的路径
"""
super(Example2, self).__init__(database=database)
def compare_face_task(self, image_file1, image_file2, score_thresh=0.75, vis=True):
"""
1:1人脸比对,比较两张肖像图是否是同一个人
@param image_file1 肖像图1
@param image_file2 肖像图2
@param score_thresh 相似人脸分数人脸阈值
"""
# 去读取图片
image1 = cv2.imread(image_file1)
image2 = cv2.imread(image_file2)
face_info1, face_info2, score = self.compare_face(image1, image2)
if len(face_info1['face']) > 0 and len(face_info2['face']) > 0:
v1 = face_info1["feature"]
v2 = face_info2["feature"]
same_person = score > score_thresh
print("feature1.shape:{}\nfeature1:{}".format(v1.shape, v1[0, 0:20]))
print("feature2.shape:{}\nfeature2:{}".format(v2.shape, v2[0, 0:20]))
print("similarity: {}, same person: {}".format(score, same_person))
if vis: self.show_result(image1, face_info1, image2, face_info2)
else:
print("No face detected")
return score
def show_result(self, image1, face_info1, image2, face_info2):
face1 = face_info1["face"]
face2 = face_info2["face"]
if len(face1) > 0: image_utils.cv_show_image("face1", face1[0], delay=1)
if len(face2) > 0: image_utils.cv_show_image("face2", face2[0], delay=1)
self.draw_result("image1", image=image1, face_info=face_info1, vis=True, delay=1)
self.draw_result("image2", image=image2, face_info=face_info2, vis=True, delay=0)
def parse_opt():
image_file1 = "data/test_image/test1.jpg"
image_file2 = "data/test_image/test2.jpg"
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--image_file1', type=str, default=image_file1, help='image_file1')
parser.add_argument('--image_file2', type=str, default=image_file2, help='image_file1')
opt = parser.parse_args()
print(opt)
return opt
if __name__ == "__main__":
"""1:1人脸比对,可用于人证比对等场景"""
opt = parse_opt()
fr = Example2(database="")
fr.compare_face_task(opt.image_file1, opt.image_file2, vis=True)
测试1:1人脸比对，可在终端运行：
python face_compare.py --image_file1 "data/test_image/test1.jpg" --image_file2 "data/test_image/test2.jpg"
运行结果如下：
（5）人脸搜索(1:N)
1:N人脸搜索，将一张人脸和N张人脸进行比对，找出最相似的一张或多张人脸，即1:N人脸搜索。可用作人脸签到、人脸门禁、人员信息查询、安防监控等应用场景。
项目实现了1:N人脸搜索功能，需要提前生成人脸数据库(Face database)，先录入注册人脸数据
项目register.py 实现人脸数据库(database)人脸注册，database人脸图像要求满足以下：
图片按照[ID-XXXX.jpg]命名,如:张三-image.jpg，作为人脸识别的底图个人照片可以是个人证件照，生活照，肖像照片，要求五官清晰且正脸的照片，不能出现多个人脸的情况尽量不要出现过度美颜，头发遮挡，低头侧脸等问题
实现人脸注册， 可在终端运行（register.py）：
# 默认人脸数据库，图像存放在portrait = "./data/database/portrait"
# 默认人脸数据库，特征文件保存在database='./data/database/database-resnet50.json'
python register.py
运行结果如下：
如果需要注册新人 ，请参考如下步骤：
采集一张新人的个人照片，以张三的照片为例子照片保存在人脸数据库中(data/database/portrait)中，图片按照[ID-XXXX.jpg]命名,如:张三-image.jpg，作为人脸识别的底图然后运行register.py，完成人脸数据库的人脸注册
完成人脸注册后，下一步可以进行1:N人脸搜索，实现人脸识别的功能（face_search.py）：
测试图片文件，可在终端运行：
# 待识别人脸图片存放在项目目录data/test_image
python face_search.py --image_dir "data/test_image"
测试视频文件，可在终端运行：
# 测试视频文件，--video_file填写视频文件的路径
python face_search.py --video_file "data/test-video.mp4"
测试摄像头，可在终端运行：
# 测试摄像头，--video_file填写摄像头ID号，一般默认从0开始
python face_search.py --video_file 0
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import cv2
import argparse
import traceback
from configs import configs
from core import face_recognizer
from pybaseutils import image_utils, file_utils
class Example1(face_recognizer.FaceRecognizer):
def __init__(self, database):
"""
@param database: 人脸数据库的路径
"""
super(Example1, self).__init__(database=database)
def start_capture(self, video_file, save_video=None, detect_freq=1, vis=True):
"""
start capture video
:param video_file: *.avi,*.mp4,...
:param save_video: *.avi
:param detect_freq:
:return:
"""
video_cap = image_utils.get_video_capture(video_file)
width, height, numFrames, fps = image_utils.get_video_info(video_cap)
if save_video:
self.video_writer = image_utils.get_video_writer(save_video, width, height, fps)
count = 0
while True:
if count % detect_freq == 0:
# 设置抽帧的位置
if isinstance(video_file, str): video_cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, count)
isSuccess, frame = video_cap.read()
if not isSuccess:
break
frame, face_info = self.search_face_task(frame, thickness=4, fontScale=2.0, delay=10, vis=True)
if save_video:
self.video_writer.write(frame)
count += 1
video_cap.release()
def detect_image_dir(self, image_dir, out_dir=None, vis=True):
"""
@param image_dir:
@param out_dir:
@param vis:
@return:
"""
image_list = file_utils.get_files_lists(image_dir, postfix=file_utils.IMG_POSTFIX)
for image_file in image_list:
try:
print("image_file:{}\t".format(image_file), end=',', flush=True)
image = image_utils.read_image_ch(image_file)
image = image_utils.resize_image(image, size=(None, 640))
image, face_info = self.search_face_task(image, vis=vis)
if out_dir:
out_file = file_utils.create_dir(out_dir, None, os.path.basename(image_file))
print("save result:{}".format(out_file))
cv2.imwrite(out_file, image)
except:
traceback.print_exc()
print(image_file, flush=True)
def search_face_task(self, bgr, thickness=2, fontScale=1.5, delay=0, vis=False):
"""
1:N人脸搜索任务
:param bgr: BGR image
:return:
"""
face_info = self.detect_search(bgr, max_face=-1, vis=False)
image = self.draw_result("Recognizer", image=bgr, face_info=face_info,
thickness=thickness, fontScale=fontScale, delay=delay, vis=vis)
return image, face_info
def parse_opt():
database = configs.database # 存储人脸数据库特征路径database
# image_dir = 'data/database-test' # 测试图片的目录
image_dir = 'data/test_image' # 测试图片的目录
out_dir = "output/" # 保存检测结果
video_file = None # video_file is None表示进行图片测试
# video_file = "data/test-video.mp4" # 视频文件测试
# video_file = "0" # 摄像头测试
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--database', type=str, default=database, help='存储人脸数据库特征路径database')
parser.add_argument('--image_dir', type=str, default=image_dir, help='image_dir')
parser.add_argument('--video_file', type=str, default=video_file, help='camera id or video file')
parser.add_argument('--out_dir', type=str, default=out_dir, help='save result')
opt = parser.parse_args()
print(opt)
return opt
if __name__ == "__main__":
"""1:N人脸搜索,可用于人脸签到、人脸门禁、人员信息查询、安防监控等应用场景"""
opt = parse_opt()
fr = Example1(database=opt.database)
if isinstance(opt.video_file, str) or isinstance(opt.video_file, int):
opt.video_file = str(opt.video_file)
if len(opt.video_file) == 1: opt.video_file = int(opt.video_file)
save_video = os.path.join(opt.out_dir, "result.avi") if opt.out_dir else None
fr.start_capture(opt.video_file, save_video, detect_freq=1, vis=True)
else:
fr.detect_image_dir(opt.image_dir, opt.out_dir, vis=True)
（6）配置文件config
项目配置文件configs/configs.py，用于设置人脸检测模型，特征提取模型，可以根据自己的需要选择
人脸检测模型,目前支持RFB和MTCNN人脸检测人脸识别(特征提取)模型，目前支持resnet50,resnet18和mobilenet_v2模型
人脸识别特征提取模型，提供resnet50,resnet18和mobilenet_v2 ，其测试准确率，参考如下:
模型LFWCFP_FFCFP_FPAgeDBCALFWCPLFWresnet5099.7899.6998.1497.5395.8792.45resnet1899.5599.6197.7496.5294.6690.01mobilenet_v299.2399.2790.7493.2293.5788.69
resnet50和resnet18参数量比较大，计算量较大，适合在PC服务器部署 ；而mobilenet_v2
模型计算量较小，适合嵌入式，开发板，Android等终端部署。
# -*-coding: utf-8 -*-
import torch
import os
root = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
det_thresh = 0.5 # 人脸检测阈值，小于该阈值的检测框会被剔除
rec_thresh = 0.5 # 人脸识别阈值，小于该阈值的人脸识别结果为unknown，表示未知
# 人脸检测模型,目前支持RFB和MTCNN人脸检测
DETECTOR = {
# "net_name": "RFB",
"net_name": "MTCNN",
}
# 人脸识别(特征提取)模型配置文件，目前支持resnet50,resnet18和mobilenet_v2模型
FEATURE = {
"net_name": "resnet50",
# "net_name": "resnet18",
# "net_name": "mobilenet_v2",
"input_size": (112, 112),
"embedding_size": 512
}
# 人脸数据库图像路径,用于注册人脸
portrait = "./data/database/portrait"
# 人脸数据库特征路径database(注册人脸后生成的特征文件)
database = os.path.join(os.path.dirname(portrait), "database-{}.json".format(FEATURE['net_name']))
# 运行设备
# device = "cpu"
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
（7）人脸识别优化建议
人脸识别依赖人脸检测，一个高精度的人脸检测模型算法，可以有效提高人脸识别的准确率人脸校准算法可以矫正人脸倾斜等问题，可以极大提高人脸识别效果；需要依赖人脸关键点检测(Landmark)，本项目使用的RFB和MTCNN模型都可预测人脸关键点人脸识别中，待识别人脸图片，如果存在低头侧脸，或者人脸存在遮挡等情况，人脸识别准确率较低(可能被识别为unknown)，实际使用过程中，需要用户配合，正对着摄像头，以提高人脸识别准确率的效果。1:N人脸搜索中，要求注册底库的人脸数据库是高质量的个人照片；建议每人需要提供一张高清的、不模糊的、少美颜的，五官清晰可见的，正脸的，不低头不侧脸的个人自拍照(生活照、证件照)，以便可以生成高质量的人脸特征1:N人脸搜索中，当N属于百万级别以上海量人脸数据时，人脸识别会比较慢，毕竟需要遍历人脸进行特征匹配，性能较差；解决方法是可以采用人脸特征聚类，分而治之的思路；目前已有很多开源框架，感兴趣的可以参考Faiss 、milvus等库。目前，项目暂不支持人脸真伪鉴别(活体识别)，后续计划开发基于RGB的活体识别功能，敬请期待哈
4. 人脸识别Demo效果
下图是Python版本的人脸识别Demo效果，图中绘制了绿色框，框上面文本是人脸识别结果和匹配相似度(置信度)；当置信度小于rec_thresh=0.5时，人脸识别结果为unknown，表示未知。
5. 人脸识别C/C++版本源码下载
参考文章 《人脸检测和人脸识别3：C/C++实现人脸检测和人脸识别》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600571
C/C++版本人脸识别效果Python版本人脸识别效果
6. 人脸识别Android版本源码下载
参考文章 《人脸检测和人脸识别4：Android实现人脸检测和人脸识别》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600600
7. 人脸识别Python版本源码下载
如需下载项目源码，请WX关注【AI吃大瓜】，回复【人脸识别】即可下载
项目源码包含内容：
提供两种人脸检测方法：一种是基于MTCNN的通用人脸检测模型，另一种是轻量化的、快速的RFB人脸检测模型；这个两个模型都能实现人脸检测，并同时预测人脸的五个关键点(Landmark)。提供三个人脸识别特征提取模型：mobilenet_v2，IR-18(resnet18优化版)以及IR-50(resnet50优化版)，用于人脸特征提取提供1:1人脸比对：face_compare.py，可用于人证比对等场景提供人脸注册功能：register.py，项目自带人脸识别测试数据，可用于验证人脸识别效果提供1:N人脸搜索：face_search.py，可用于人脸签到、人脸门禁、人员信息查询、安防监控等应用场景项目1:N人脸搜索：face_search.py，支持图片，视频和摄像头测试