基于RV1106 PaddleDetection ArcFace的多模型人脸识别系统

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人脸识别系统

本次介绍基于 Lockzhiner Vision Module 的 LZ-Picodet 模型训练的人脸检测模型 LZ-Face，以及ArcFace人脸识别模型,实现了一个人脸识别系统。
通过底层对摄像头接口的对齐，在使用的过程中尽可能的忽略了硬件所带来的影响，可以更专注于对软件的开发。同时全面支持opencv-mobile，可以使用更加完整的opencv函数，带来更强大的功能和更加灵活的使用方法。

1. 基本知识讲解

1.1 人脸识别简介

人脸识别是一种利用人的脸部特征进行身份识别的生物识别技术。它通过检测图像或视频中的人脸，提取如眼睛、鼻子和嘴巴等关键特征点，并将这些信息转化为面部特征向量，进而与已知人脸数据库中的数据比对来确认个人身份。被广泛应用于安全监控、门禁系统、移动设备解锁及社交媒体等领域。

1.2 人脸识别常用方法

人脸识别主要涉及到以下几个关键步骤：人脸检测、特征提取和匹配识别。以下是实现人脸识别的常用方法：

• 深度学习方法：现代的人脸识别系统大多采用深度学习方法，并结合大规模人脸数据库和高性能计算资源，实现了非常高的识别精度。
• 基于模板匹配的方法：通过将待识别人脸与预定义的标准人脸模板进行比较来实现识别。

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2. C++ API 文档

2.1 FaceRecognitionSystem类

2.1.1 头文件

#include <lockzhiner_vision_module/vision/deep_learning/face/face_recognition_system/face_recognition_system.h>

• 作用：用于声明FaceRecognitionSystem类，使得FaceRecognitionSystem类可以在当前文件中使用。

2.1.2 构造类函数

lockzhiner_vision_module::vision::FaceRecognitionSystem face_system;

• 作用：用于实现人脸识别。
• 参数说明：
  • 无
• 返回值：
  • 无

2.1.3 Predict函数

auto result = face_system.Predict(input_mat);

• 作用：FaceRecognitionSystem类中的一个函数，用于实现人脸识别。
• 参数说明：
  • input_mat：要识别的图像。
• 返回值：
  • 返回一个包含人脸识别结果的对象。该对象包含人脸的id，置信度和人脸的位置信息。

2.2 Visualize函数

2.2.1 头文件

#include <lockzhiner_vision_module/vision/utils/visualize.h>

• 作用：用于声明Visualize函数，使得Visualize函数可以在当前源文件中使用。

2.2.2 结果可视化

lockzhiner_vision_module::vision::Visualize(input_mat, output_image, result);

• 参数说明：
  • input_mat：原始输入图像。
  • output_image：用于存储带有可视化结果的输出图像。
  • result：输入参数，表示人脸识别的结果。该result对象包含人脸的id，置信度和人脸的位置信息。
• 返回值：
  • 无

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