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基于Pytorch的人脸识别程序

ds 2025/7/21 10:44:56

人脸识别原理详解

人脸识别是模式识别和计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是从图像或视频中识别出特定个体的身份。现代人脸识别技术主要基于深度学习方法，特别是卷积神经网络 (CNN)，下面从多个维度详细解析其原理：

1. 人脸识别的基本流程

人脸识别系统通常包含以下核心模块：

人脸检测：从图像中定位并提取人脸区域
人脸对齐：基于面部特征点 (如眼睛、鼻子、嘴巴) 对人脸进行归一化
特征提取：将对齐后的人脸图像映射为固定维度的特征向量
特征匹配：通过计算特征向量间的相似度进行身份验证或识别

2. 人脸识别的核心技术

2.1 基于深度学习的特征提取

现代人脸识别技术的突破主要归功于深度卷积神经网络的应用。典型的人脸识别网络结构包括：

骨干网络 (Backbone)：通常采用 ResNet、MobileNet 等架构提取图像特征
特征增强层：如 SE 模块 (Squeeze-and-Excitation)、注意力机制等
损失函数设计：
- Softmax 损失：直接分类
- Triplet 损失：学习类内紧凑、类间分离的特征空间
- ArcFace/Additive Angular Margin Loss：通过角度间隔优化特征分布

2.2 特征匹配与识别

提取的特征向量通常被归一化为单位长度，然后通过计算余弦相似度进行匹配： $相似度=cos(\theta )=\frac{\mathbf{A}\cdot\mathbf{B}}}}{\left \| \mathbf{A} \right \|\cdot\left \| \mathbf{B} \right \|}$

当相似度超过设定阈值时，判定为同一人。

3. 人脸识别中的挑战

姿态变化：正面、侧面、仰头、低头等不同姿态
光照变化：强光、弱光、逆光等环境差异
表情变化：微笑、愤怒、惊讶等面部表情
年龄变化：随着年龄增长面部特征的变化
遮挡问题：眼镜、口罩、胡须等遮挡物

4. 人脸识别的评价指标

准确率 (Accuracy)：正确分类样本数占总样本数的比例
ROC 曲线：真阳性率 (TPR) 与假阳性率 (FPR) 的关系曲线
EER(Equal Error Rate)：错误接受率 (FAR) 等于错误拒绝率 (FRR) 时的值
ROC 曲线下面积 (AUC)：衡量分类器性能的综合指标

基于 PyTorch 的人脸识别程序实现

下面是完整的 PyTorch 实现代码：

import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子确保结果可复现
torch.manual_seed(42)
np.random.seed(42)class FaceDataset(Dataset):"""自定义人脸数据集类"""def __init__(self, root_dir, transform=None):"""初始化人脸数据集参数:root_dir: 数据集根目录transform: 图像预处理转换"""self.root_dir = root_dirself.transform = transformself.images = []  # 存储图像路径self.labels = []  # 存储标签# 遍历每个子文件夹(每个人)for person_id, person_name in enumerate(sorted(os.listdir(root_dir))):person_dir = os.path.join(root_dir, person_name)if os.path.isdir(person_dir):# 遍历该人所有图像for img_name in os.listdir(person_dir):if img_name.endswith('.pgm'):img_path = os.path.join(person_dir, img_name)self.images.append(img_path)self.labels.append(person_id)def __len__(self):"""返回数据集大小"""return len(self.images)def __getitem__(self, idx):"""获取指定索引的图像和标签"""img_path = self.images[idx]label = self.labels[idx]# 读取图像image = Image.open(img_path).convert('L')  # 转为灰度图# 应用预处理转换if self.transform:image = self.transform(image)return image, labelclass FaceNet(nn.Module):"""人脸识别网络模型"""def __init__(self, num_classes=40):"""初始化人脸识别网络参数:num_classes: 类别数量(人数)"""super(FaceNet, self).__init__()# 定义卷积神经网络结构self.features = nn.Sequential(# 第一层卷积nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(32),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# 第二层卷积nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# 第三层卷积nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(128),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# 第四层卷积nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(256),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),)# 创建一个虚拟输入来计算特征维度self.feature_size = self._get_feature_size()# 全连接层用于特征提取self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(self.feature_size, 512),nn.BatchNorm1d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Dropout(0.5),nn.Linear(512, 128),  # 提取128维特征向量nn.BatchNorm1d(128),)# 分类层self.classifier = nn.Linear(128, num_classes)def _get_feature_size(self):"""计算特征向量维度"""# 创建一个虚拟输入(1通道，112x92尺寸)x = torch.zeros(1, 1, 112, 92)x = self.features(x)# 展平后的尺寸return x.view(1, -1).size(1)def forward(self, x):"""前向传播过程"""x = self.features(x)x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平features = self.fc(x)      # 提取特征向量logits = self.classifier(features)  # 分类return features, logitsdef train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, device, epochs=20):"""训练人脸识别模型参数:model: 模型train_loader: 训练数据加载器criterion: 损失函数optimizer: 优化器device: 计算设备epochs: 训练轮数"""model.train()train_losses = []for epoch in range(epochs):running_loss = 0.0correct = 0total = 0for inputs, labels in train_loader:inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 前向传播_, outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)# 反向传播和优化loss.backward()optimizer.step()# 统计running_loss += loss.item()_, predicted = outputs.max(1)total += labels.size(0)correct += predicted.eq(labels).sum().item()# 计算平均损失和准确率epoch_loss = running_loss / len(train_loader)epoch_acc = 100.0 * correct / totaltrain_losses.append(epoch_loss)print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {epoch_loss:.4f}, Acc: {epoch_acc:.2f}%')return train_lossesdef evaluate_model(model, test_loader, device):"""评估人脸识别模型参数:model: 模型test_loader: 测试数据加载器device: 计算设备"""model.eval()correct = 0total = 0all_features = []all_labels = []with torch.no_grad():for inputs, labels in test_loader:inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)# 提取特征和预测features, outputs = model(inputs)_, predicted = outputs.max(1)# 统计total += labels.size(0)correct += predicted.eq(labels).sum().item()# 保存特征和标签用于后续分析all_features.append(features.cpu().numpy())all_labels.append(labels.cpu().numpy())# 计算准确率accuracy = 100.0 * correct / totalprint(f'测试集准确率: {accuracy:.2f}%')# 转换为numpy数组all_features = np.vstack(all_features)all_labels = np.hstack(all_labels)return accuracy, all_features, all_labelsdef main():"""主函数"""# 设置计算设备device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')print(f'使用设备: {device}')# 定义数据预处理train_transform = transforms.Compose([transforms.Resize((112, 92)),  # 调整图像大小transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转transforms.ToTensor(),  # 转为Tensor并归一化到[0,1]transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])  # 标准化])test_transform = transforms.Compose([transforms.Resize((112, 92)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])])# 创建数据集train_dataset = FaceDataset(root_dir=r'D:\数据集\faces\training',transform=train_transform)test_dataset = FaceDataset(root_dir=r'D:\数据集\faces\testing',transform=test_transform)# 创建数据加载器train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=4)test_loader = DataLoader(test_dataset,batch_size=32,shuffle=False,num_workers=4)# 初始化模型model = FaceNet(num_classes=40).to(device)# 打印模型信息print("模型结构:")print(model)print(f"特征向量维度: {model.feature_size}")# 定义损失函数和优化器criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 训练模型print("开始训练模型...")train_losses = train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, device)# 评估模型print("开始评估模型...")accuracy, features, labels = evaluate_model(model, test_loader, device)# 保存模型torch.save(model.state_dict(), 'face_recognition_model.pth')print("模型已保存为: face_recognition_model.pth")# 绘制训练损失曲线plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(train_losses)plt.title('Training Loss')plt.xlabel('Epoch')plt.ylabel('Loss')plt.grid(True)plt.savefig('training_loss.png')plt.show()if __name__ == "__main__":main()