Python の顔認識技術における最先端の進歩-Python チュートリアル-php.cn

Python の顔認識技術における最先端の進歩

顔認識技術は、コンピュータビジョンの分野における重要な研究方向であり、セキュリティ、人間の分野で多くの用途があります。 -コンピュータインタラクションや顔属性分析などの分野で広く使用されています。 Python は、簡潔で、学びやすく、使いやすく、機能が豊富なプログラミング言語として、顔認識テクノロジにおいて重要な役割を果たしています。この記事では、顔認識技術における Python の最先端の進歩を紹介し、対応するコード例を示します。

関連ライブラリのインストール

顔認識を実行する前に、関連機能をサポートするためにいくつかの Python ライブラリをインストールする必要があります。一般的に使用されるライブラリには、OpenCV、dlib、face_recognition などが含まれます。これらのライブラリは、顔認識に必要なアルゴリズム、モデル、インターフェイスの多くを提供します。

インストール方法は次のとおりです。

pip install opencv-python pip install dlib pip install face_recognition

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顔の検出

顔認識を実行する前に、まず画像またはビデオから顔を検出する必要があります。 OpenCV は、顔検出のためのいくつかの関数とアルゴリズムを提供する、一般的に使用されるコンピュータービジョンライブラリです。

次は、顔検出に OpenCV を使用する簡単な例です:

import cv2 # 加载人脸检测器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 绘制检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Faces', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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この例では、OpenCVhaarcascade_frontalface_default.xmlに付属の顔分類子を使用します。 Haar 機能と Adaboost アルゴリズムに基づいており、顔を迅速かつ正確に検出できます。

顔の特徴のキャリブレーション

顔の検出に加えて、顔認識では顔の特徴を抽出することも必要です。 dlib と face_recognition は、顔の特徴のキャリブレーションを簡単に実行できる 2 つの一般的に使用されるライブラリです。

以下は、顔の特徴のキャリブレーションに face_recognition ライブラリを使用する例です。

import face_recognition # 加载图像 image = face_recognition.load_image_file('image.jpg') # 查找人脸特征 face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks(image) # 绘制人脸特征 for face_landmarks in face_landmarks_list: for facial_feature in face_landmarks.keys(): for pt in face_landmarks[facial_feature]: cv2.circle(image, pt, 2, (0, 255, 0), -1) # 显示结果 cv2.imshow('Facial Landmarks', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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この例では、まずload_image_file関数を使用して画像を読み込み、次にface_landmarks関数を使用して顔の特徴を見つけます。特徴には目、眉、口などが含まれます。

顔認識

顔検出と特徴キャリブレーションを使用して、顔認識を実行できます。 face_recognition ライブラリは、顔認識のさまざまな機能を実装するための多くの便利な関数とインターフェイスを提供します。

以下は、顔認識に face_recognition ライブラリを使用する例です:

import face_recognition # 加载已知人脸 known_face_encodings = [ face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file('known_face1.jpg'))[0], face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file('known_face2.jpg'))[0], ... ] # 加载未知人脸 unknown_image = face_recognition.load_image_file('unknown_face.jpg') # 提取人脸特征 unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image) # 比较人脸特征 for unknown_face_encoding in unknown_face_encodings: results = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, unknown_face_encoding) name = 'Unknown' if True in results: index = results.index(True) name = 'Known Face {}'.format(index + 1) print(name)

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この例では、最初に既知の顔の特徴エンコーディングをロードし、次に未知の顔をロードします。認識され、その特徴エンコーディングを抽出します。最後に、compare_faces関数を使用して、識別のために未知の顔と既知の顔の類似性を比較します。

結論

Python は顔認識テクノロジーにおいて優れた利点を持っており、そのシンプルさ、学習と使用の容易さにより、顔認識テクノロジーの人気が高まり、広く使用されるようになりました。 Python の関連ライブラリとアルゴリズムを使用することで、顔認識システムをより便利に開発および導入でき、関連分野の発展に貢献します。この記事が、読者が顔認識技術における Python の最先端の進歩を理解するのに役立つことを願っています。

以上がPython の顔認識技術における最先端の進歩の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。