最近几天了解了一下人脸识别,应用场景可以是图片标注,商品图和广告图中有没有模特,有几个模特,模特的性别,年龄,颜值,表情等数据的挖掘。
基础的识别用dlib来实现,dlib是一个机器学习的包,主要用C++写的,但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landmark Detection, 配备已经训练好的轮廓预测模型,叫shape_predictor_68_face_landmarks.dat, 从名字就可以看出,它可以检测出面部的68个关键点,包括五官和外轮廓等。
安装dlib会花比较长时间,因为依赖包有十个左右,装完了dlib别忘了下载predictor数据文件。
wget
http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
pip install dlib
我在Adrian大神的代码做了一点修改和封装,先定位脸部的方框,box_face画出方框,在此基础上可选调用tag_face_number来标注脸的标号或者draw_face_landmarks来标注特征点,也可以直接调用count_faces来统计脸的个数,mark_all_faces给所有的脸把所有信息都加上。
拿九张模特图来试试,半脸的不行,侧的太厉害不行,其它都能识别出来。
一张图多张脸的也毫无压力
接下来性别和年龄就不好做了,必须通过机器训练数据,还没时间摸透,又想尽快拿到这些标注,于是先走捷径去调face++的API, 注册个账号申请key和secret即可,免费账户有qps限制,且一张照片内最多支持五人识别。
官方的代码示例极差,而且还是只支持Python2的, 收先要改写一下。Attribute中有很多数据可以拿,你想的到的想不到的都有,甚至包括颜值,人种等。颜值还算靠谱,范冰冰90分,凤姐49分,人种就难说了,欧美模特分分钟当成Asian.
机器说: 性别女,表情偏悲伤,颜值89分,28岁,亚洲人,基本没笑
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机器说: 性别男,表情很快乐,颜值52分,61岁,黑人,大笑
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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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