基于FaceNet的实时人脸识别系统搭建指南

### 基于FaceNet的实时人脸识别系统搭建指南 #### 1. 三元组选择 在理想情况下，选择三元组时应使 $\left\|f(x_i^a) - f(x_i^p)\right\|_2^2$ 最小，同时使 $\left\|f(x_i^a) - f(x_i^n)\right\|_2^2$ 最大。但在所有数据集上计算这些最小值和最大值可能不可行，因此需要一种高效计算距离最值的方法。可以离线计算后输入算法，也可以使用某些算法在线确定。 在线方法中，将嵌入向量划分为小批量。每个小批量包含一小部分正样本和一些随机选择的负样本。FaceNet的发明者使用包含40个正样本和随机选择的负样本嵌入的小批量，为每个小批量计算最小和最大距离以创建三元组。 #### 2. 训练人脸识别模型 - **选择实现版本**：David Sandberg的FaceNet TensorFlow实现很受欢迎，这是一个开源版本，可在GitHub（https://github.com/davidsandberg/facenet ）上根据MIT许可证免费获取。本文使用的是从该仓库分叉并稍作修改的版本（https://github.com/ansarisam/facenet ），未修改核心神经网络和三元组损失函数的实现，使用OpenCV读取和处理图像，并升级了部分TensorFlow库函数。 - **使用Google Colab训练**：由于人脸识别模型计算密集，即使在GPU上也可能需要数天才能完成学习，而Colab会话过期后会丢失所有数据和设置，因此它不是训练长时间运行模型的理想平台。不过，为了学习目的可以使用Colab。首先创建一个新的Colab项目，命名为“FaceNet Training”。 #### 3. 从GitHub获取FaceNet源码 在Colab中，点击“+Code”图标添加代码单元格，输入以下命令克隆GitHub仓库： ```python %%shell git clone https://github.com/ansarisam/facenet.git ``` 如果克隆官方GitHub仓库，需要进行以下更改以使其在TensorFlow 2.x环境中运行： 1. 使用以下命令安装 `tf_slim` 模块： ```python !pip install tf_slim ``` 2. 对 `facenet/src/models/inception_resnet_v1.py` 文件进行如下修改： - 注释 `import tensorflow as tf` 并添加： ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ``` - 注释 `import tensorflow.contrib.slim as slim` 并添加： ```python import tf_slim as slim ``` 3. 在 `facenet/src/train_tripletloss.py` 文件中，注释 `import tensorflow as tf` 并添加： ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ``` 4. 在 `facenet/src/facenet.py` 文件中，注释 `import tensorflow as tf` 并添加： ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ``` 而https://github.com/ansarisam/facenet.git 仓库已完成上述更改，无需编辑即可执行本章提供的代码。 #### 4. 数据集 使用VGGFace2数据集训练人脸识别模型，它是由Visual Geometry Group提供的大规模人脸识别图像数据集（https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face2/ ）。该数据集包含超过9000人的330万张人脸图像，每个身份平均有362张图像。相关描述见论文（http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2018/Cao18/cao18.pdf ）。 数据集提供了一个CSV格式的元数据文件，表头如下： | 字段 | 描述 | | ---- | ---- | | Identity ID | 映射到子目录名称 | | name | 包含人脸图像的人的姓名 | | sample number | 子目录中的图像数量 | | train/test flag | 标识身份是在训练集（标记为1）还是测试集（标记为0） | | gender | 人的性别 | 由于数据集太大，无法放入Google Colab或Google Drive的免费版本中，学习时可以使用数据子集（可能几百个身份）。 #### 5. 下载VGGFace2数据 要下载图像，需在http://zeus.robots.ox.ac.uk/vgg_face2/signup/ 注册。注册后登录https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face2/ 直接下载数据，将压缩的训练和测试文件保存到本地驱动器，然后上传到Colab。 也可以使用以下代码直接在Colab中下载： ```python import sys import getpass import requests VGG_FACE_URL = "http://zeus.robots.ox.ac.uk/vgg_face2/login/" IMAGE_URL = "http://zeus.robots.ox.ac.uk/vgg_face2/get_file?fname=vggface2_train.tar.gz" TEST_IMAGE_URL = "http://zeus.robots.ox.ac.uk/vgg_face2/get_file?fname=vggface2_test.tar.gz" print('Please enter your VGG Face 2 credentials:') user_string = input(' User: ') password_string = getpass.getpass(prompt=' Password: ') credential = { 'username': user_string, 'password': password_string } session = requests.session() r = session.get(VGG_FACE_URL) if 'csrftoken' in session.cookies: csrftoken = session.cookies['csrftoken'] elif 'csrf' in session.cookies: csrftoken = session.cookies['csrf'] else: raise ValueError("Unable to locate CSRF token.") credential['csrfmiddlewaretoken'] = csrftoken r = session.post(VGG_FACE_URL, data=credential) imagefiles = IMAGE_URL.split('=')[-1] with open(imagefiles, "wb") as files: print(f"Downloading the file: `{imagefiles}`") r = session.get(IMAGE_URL, data=credential, stream=True) bytes_written = 0 for data in r.iter_content(chunk_size=400096): files.write(data) bytes_written += len(data) MegaBytes = bytes_written / (1024 * 1024) sys.stdout.write(f"\r{MegaBytes:0.2f} MiB downloaded...") sys.stdout.flush() print("\n Images are successfully downloaded. Exiting the process.") ``` 下载完成后，使用以下命令解压文件： ```python %%shell tar xvzf vggface2_train.tar.gz tar xvzf vggface2 ```