基于Dlib训练自已的人脸数据集提高人脸识别的准确率

前言

由于图像的质量、光线、角度等因素影响。这时如果使用官方提供的模型做人脸识别，就会导至识别率不是很理想。人脸识别的准确率与图像的清晰度和质量有关。如果图像模糊、光线不足或者有其他干扰因素，Dlib 可能无法正确地识别人脸。为了确保图像质量良好，可以使用更清晰的图像、改善光照条件或使用图像增强技术来提高图像质量。但这些并不是本篇章要讲述的内容。那么除去图像质量和光线不足等因素，如何解决准确率的问题呢？答案就是需要自已收集人脸并进行训练自已的识别模型。

模型训练

要使用Dlib训练自己的人脸数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 数据收集：收集一组包含人脸的图像，并对每个人脸进行标记。可以使用Dlib提供的标记工具来手动标记每个人脸的位置。

2. 数据准备：将数据集划分为训练集和测试集。确保训练集和测试集中的图像具有不同的人脸，并且每个人脸都有相应的标记。

3. 特征提取：使用Dlib提供的人脸特征提取器，如dlib.get_frontal_face_detector()和dlib.shape_predictor()，对每个图像进行人脸检测和关键点定位。可以使用这些关键点来提取人脸特征。

4. 特征向量生成：对于每个人脸，使用关键点和人脸图像来生成一个唯一的特征向量。可以使用Dlib的face_recognition模块中的face_encodings()函数来生成特征向量。

5. 训练分类器：使用生成的特征向量和相应的标签来训练分类器。可以使用Dlib的svm_c_trainer()或者其他分类器进行训练。确保使用训练集进行训练，并使用测试集进行验证。

6. 评估准确率：使用测试集对训练好的分类器进行评估，计算准确率、召回率等指标来评估人脸识别的性能。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用Dlib训练自己的人脸数据集：

导入必要的库

import dlib
import os
import numpy as np
from sklearn import svm

定义数据集路径和模型路径

dataset_path = "path_to_dataset"
model_path = "path_to_save_model"

加载人脸检测器和关键点定位器

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

收集数据集中的图像和标签

images = []
labels = []
 
# 遍历数据集目录
for person_name in os.listdir(dataset_path):
    person_path = os.path.join(dataset_path, person_name)
    if os.path.isdir(person_path):
        # 遍历每个人的图像
        for image_name in os.listdir(person_path):
            image_path = os.path.join(person_path, image_name)
            # 加载图像
            img = dlib.load_rgb_image(image_path)
            # 人脸检测和关键点定位
            dets = detector(img)
            for det in dets:
                shape = predictor(img, det)
                # 生成特征向量
                face_descriptor = np.array(face_recognition.face_encodings(img, [shape])[0])
                # 添加到训练集
                images.append(face_descriptor)
                labels.append(person_name)
 
# 转换为numpy数组
images = np.array(images)
labels = np.array(labels)

设置训练分类器

# 训练分类器
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True)
classifier.fit(images, labels)

保存模型

dlib.save_linear_kernel(model_path, classifier)

完整代码

import dlib
import os
import numpy as np
from sklearn import svm
 
dataset_path = "path_to_dataset"
model_path = "path_to_save_model"
 
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
 
images = []
labels = []
 
# 遍历数据集目录
for person_name in os.listdir(dataset_path):
    person_path = os.path.join(dataset_path, person_name)
    if os.path.isdir(person_path):
        # 遍历每个人的图像
        for image_name in os.listdir(person_path):
            image_path = os.path.join(person_path, image_name)
            # 加载图像
            img = dlib.load_rgb_image(image_path)
            # 人脸检测和关键点定位
            dets = detector(img)
            for det in dets:
                shape = predictor(img, det)
                # 生成特征向量
                face_descriptor = np.array(face_recognition.face_encodings(img, [shape])[0])
                # 添加到训练集
                images.append(face_descriptor)
                labels.append(person_name)
 
# 转换为numpy数组
images = np.array(images)
labels = np.array(labels)
 
# 训练分类器
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True)
classifier.fit(images, labels)
 
images = []
labels = []
 
# 遍历数据集目录
for person_name in os.listdir(dataset_path):
    person_path = os.path.join(dataset_path, person_name)
    if os.path.isdir(person_path):
        # 遍历每个人的图像
        for image_name in os.listdir(person_path):
            image_path = os.path.join(person_path, image_name)
            # 加载图像
            img = dlib.load_rgb_image(image_path)
            # 人脸检测和关键点定位
            dets = detector(img)
            for det in dets:
                shape = predictor(img, det)
                # 生成特征向量
                face_descriptor = np.array(face_recognition.face_encodings(img, [shape])[0])
                # 添加到训练集
                images.append(face_descriptor)
                labels.append(person_name)
 
# 转换为numpy数组
images = np.array(images)
labels = np.array(labels)
 
# 训练分类器
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True)
classifier.fit(images, labels)
 
images = []
labels = []
 
# 遍历数据集目录
for person_name in os.listdir(dataset_path):
    person_path = os.path.join(dataset_path, person_name)
    if os.path.isdir(person_path):
        # 遍历每个人的图像
        for image_name in os.listdir(person_path):
            image_path = os.path.join(person_path, image_name)
            # 加载图像
            img = dlib.load_rgb_image(image_path)
            # 人脸检测和关键点定位
            dets = detector(img)
            for det in dets:
                shape = predictor(img, det)
                # 生成特征向量
                face_descriptor = np.array(face_recognition.face_encodings(img, [shape])[0])
                # 添加到训练集
                images.append(face_descriptor)
                labels.append(person_name)
 
# 转换为numpy数组
images = np.array(images)
labels = np.array(labels)
 
# 训练分类器
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True)
classifier.fit(images, labels)
 
#保存模型
dlib.save_linear_kernel(model_path, classifier)

除了使用SVM分类器，你还可以使用其他分类器进行人脸识别模型的训练。以下是一些常见的分类器：

1. 决策树分类器（Decision Tree Classifier）：基于树结构的分类器，可以通过一系列的决策来对样本进行分类。

2. 随机森林分类器（Random Forest Classifier）：由多个决策树组成的集成学习模型，通过投票或平均预测结果来进行分类。

3. K最近邻分类器（K-Nearest Neighbors Classifier）：根据样本之间的距离来进行分类，将未知样本分类为其最近的K个邻居中最常见的类别。

4. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：基于贝叶斯定理的概率分类器，假设特征之间相互独立，通过计算后验概率进行分类。

5. 神经网络分类器（Neural Network Classifier）：由多层神经元组成的模型，通过反向传播算法进行训练，可以用于复杂的分类任务。

这些分类器都有各自的优缺点和适用场景，你可以根据你的数据集和需求选择合适的分类器进行训练。