深度学习-人脸识别 对用户面部特征进行提取和匹配，实现快速、准确的人脸识别解锁

下面为你提供使用深度学习进行人脸识别，实现面部特征提取和匹配以达成快速、准确人脸识别解锁功能的代码示例。这里会使用 dlib 进行人脸检测和特征点定位，face_recognition 库（基于 dlib）来提取面部特征并进行匹配，同时使用 OpenCV 进行图像的读取和处理。

1. 安装必要的库

pip install dlib face_recognition opencv-python

2. 代码实现

import face_recognition
import cv2
import os

# 注册已知人脸
def register_faces(known_faces_dir):
    known_face_encodings = []
    known_face_names = []

    for filename in os.listdir(known_faces_dir):
        if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            image_path = os.path.join(known_faces_dir, filename)
            image = face_recognition.load_image_file(image_path)
            face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
            known_face_encodings.append(face_encoding)
            name = os.path.splitext(filename)[0]
            known_face_names.append(name)

    return known_face_encodings, known_face_names

# 人脸识别解锁
def face_recognition_unlock(known_face_encodings, known_face_names):
    video_capture = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        # 读取摄像头的一帧图像
        ret, frame = video_capture.read()

        # 将图像从 BGR 颜色空间转换为 RGB 颜色空间（face_recognition 库使用 RGB）
        rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

        # 检测当前帧中的所有人脸位置和特征编码
        face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
        face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

        face_names = []
        for face_encoding in face_encodings:
            # 比较当前人脸编码与已知人脸编码
            matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
            name = "Unknown"

            # 如果有匹配的人脸
            if True in matches:
                first_match_index = matches.index(True)
                name = known_face_names[first_match_index]
                print(f"识别成功！欢迎 {name}，已解锁。")
                # 这里可以添加解锁相关的操作，如打开门锁等
            face_names.append(name)

        # 在图像上绘制人脸框和名称
        for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
            cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
            cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1)

        # 显示处理后的图像
        cv2.imshow('Video', frame)

        # 按 'q' 键退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 释放摄像头并关闭所有窗口
    video_capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    # 已知人脸图像所在的目录
    known_faces_dir = "known_faces"
    known_face_encodings, known_face_names = register_faces(known_faces_dir)
    face_recognition_unlock(known_face_encodings, known_face_names)

3. 代码解释

• 注册已知人脸（register_faces 函数）：

  • 遍历指定目录下的所有图像文件（.png、.jpg、.jpeg 格式）。
  • 使用 face_recognition.load_image_file 加载图像，然后使用 face_recognition.face_encodings 提取图像中人脸的特征编码。
  • 将提取的特征编码和对应的人名（文件名去除扩展名）分别存储在 known_face_encodings 和 known_face_names 列表中。

• 人脸识别解锁（face_recognition_unlock 函数）：

  • 打开摄像头并不断读取视频帧。
  • 将读取的帧从 BGR 颜色空间转换为 RGB 颜色空间（因为 face_recognition 库使用 RGB 格式）。
  • 使用 face_recognition.face_locations 检测当前帧中的所有人脸位置，再使用 face_recognition.face_encodings 提取这些人脸的特征编码。
  • 对于每个提取的人脸编码，使用 face_recognition.compare_faces 与已知人脸编码进行比较。
  • 如果有匹配的人脸，打印识别成功信息，并可以添加解锁相关的操作（如打开门锁等）。
  • 在图像上绘制人脸框和对应的人名，然后显示处理后的图像。

4. 注意事项

• 请确保 known_faces 目录存在，并且其中包含要注册的人脸图像。
• 代码中的解锁操作目前仅为打印信息，你可以根据实际需求添加具体的解锁逻辑，如控制硬件设备等。
• 此代码在性能和准确性上可能受多种因素影响，如光照条件、人脸姿态等。在实际应用中，可能需要对图像进行预处理或使用更复杂的深度学习模型来提高性能。