OpenFace项目：训练新的人脸识别神经网络模型指南

OpenFace项目：训练新的人脸识别神经网络模型指南

openface Face recognition with deep neural networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openface

前言

OpenFace是一个基于深度学习的开源人脸识别系统，它采用先进的神经网络技术来实现高效的人脸特征提取和识别。本文将详细介绍如何在OpenFace框架下训练新的人脸识别神经网络模型，帮助研究人员和开发者构建更强大的自定义人脸识别系统。

训练前的准备工作

硬件要求

训练神经网络模型对计算资源有较高要求：

• 推荐使用NVIDIA Tesla K40或更高性能的GPU
• 显存建议12GB以上
• 训练过程可能需要一整天时间

数据集要求

为了获得良好的特征表示效果：

• 数据集应包含超过50万张人脸图像
• 每个身份(人物)应有多个样本
• 图像格式应为jpg或png

训练流程详解

第一步：准备原始图像数据

1. 创建目录结构 建议按照以下方式组织原始图像数据：

数据集根目录/
├── 人物A/
│   ├── 图片1.jpg
│   ├── 图片2.png
│   └── ...
└── 人物B/
    ├── 图片1.png
    └── ...

2. 注意事项

• 子目录名代表不同身份
• 每个子目录下包含该身份的多张图片
• 图片扩展名必须为小写

第二步：图像预处理

1. 对齐人脸 使用提供的对齐工具处理原始图像：

for N in {1..8}; do \
./util/align-dlib.py <原始数据路径> align outerEyesAndNose <对齐后路径> --size 96 & \
done

参数说明：

• 8表示并行处理进程数
• --size 96指定输出图像尺寸为96x96像素
• 对齐方式为"outerEyesAndNose"

2. 数据清洗 删除样本不足的类别（建议至少3张/人）：

./util/prune-dataset.py <对齐后路径> --numImagesThreshold 3

第三步：模型训练

1. 启动训练 运行主训练脚本：

th training/main.lua

2. 关键参数配置 可在training/opts.lua中修改或通过命令行指定：

• -peoplePerBatch：每批处理的身份数（默认15）
• -imagesPerPerson：每个身份的样本数（默认20）
• 上述参数影响显存使用，12GB显存可支持默认配置

3. 训练过程管理

• 模型会定期保存到training/work目录
• 训练日志包含损失值等信息
• 可使用-retrain从上次保存的模型继续训练

第四步：训练分析与可视化

1. 损失曲线可视化 安装依赖后绘制训练损失曲线：

pip2 install -r training/requirements.txt
python2 training/plot-loss.py

2. 模型评估 建议使用LFW等标准测试集评估模型性能

常见问题与注意事项

1. 数据缓存 训练过程会生成trainCache.t7缓存文件，如果原始数据发生变化，需要删除该文件重新生成。

2. 训练中断处理 如果训练意外中断：

• 使用-retrain参数继续训练
• 指定新的-manualSeed确保数据采样随机性
• 正确设置-epochNumber参数

3. 性能优化

• 减少-peoplePerBatch和-imagesPerPerson可降低显存使用
• 多GPU训练可显著加快训练速度

结语

通过本文介绍的流程，开发者可以在OpenFace框架下训练自定义的人脸识别神经网络模型。需要注意的是，训练高质量的人脸特征提取模型需要大量数据和计算资源。建议初次尝试时从小规模数据集开始，熟悉整个流程后再扩展到更大规模的数据集。

训练完成后，您可以将模型应用于各种人脸识别任务，如人脸验证、人脸聚类等，为您的应用提供强大的人脸分析能力。

openface Face recognition with deep neural networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openface