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利用MTCNN和FaceNet实现人脸检测与人脸识别（完整流程）

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一、项目结构：

打开FaceNet Github地址： https://github.com/davidsandberg/facenet，把我们需要的文件拷贝到自己独立的工程中，（1）align文件夹，（2）facenet.py文件：

align：这个文件夹是从facenet中拷贝的，https://github.com/davidsandberg/facenet/tree/master/src/align，主要是MTCNN人脸检测的相关文件

facenet.py：这个Python文件也是从facenet中拷贝的，https://github.com/davidsandberg/facenet/blob/master/src/facenet.py

其他文件介绍

dataset：这个文件夹主要存放数据，如人脸数据库

utils：这个文件是工具类文件，用于文件读写，图像相关操作的函数方法等

models：存放facenet预训练模型，百度网盘下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1hAK9ylURkbeH52BtSSGWsw 提取码: jf1n

Pre-trained models:

Model name	LFW accuracy	Training dataset	Architecture
20180408-102900	0.9905	CASIA-WebFace	Inception ResNet v1
20180402-114759	0.9965	VGGFace2	Inception ResNet v1

NOTE: If you use any of the models , please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.

二、实现流程

1.通过MTCNN人脸检测模型，从照片中提取人脸图像。

2.把人脸图像输入到FaceNet，计算Embedding的特征向量。

3.比较特征向量间的欧式距离，判断是否为同一人，例如当特征距离小于1的时候认为是同一个人，特征距离大于1的时候认为是不同人。

三、Multi-task CNN（MTCNN）人脸检测

人脸检测方法很多，如Dilb，OpenCV，OpenFace人脸检测等等，这里使用MTCNN进行人脸检测，一方面是因为其检测精度确实不错，另一方面facenet工程中，已经提供了用于人脸检测的mtcnn接口。 MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，该模型中综合考虑了人脸边框回归和面部关键点检测。在facenet工程中的位置是align/detect_face.py ，它的参数模型也保存在align文件夹下，分别是det1.npy,det2.npy,det3.npy。

参考资料：

https://blog.csdn.net/qq_28618765/article/details/78127967

https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/80475307

MTCNN一个深度卷积多任务的框架，这个框架利用了检测和对准之间固有的关系来增强他们的性能。特别是，在预测人脸及脸部标记点的时候，通过3个CNN级联的方式对任务进行从粗到精的处理。

Stage 1：使用P-Net是一个全卷积网络，用来生成候选窗和边框回归向量(bounding box regression vectors)。使用Bounding box regression的方法来校正这些候选窗，使用非极大值抑制（NMS）合并重叠的候选框。全卷积网络和Faster R-CNN中的RPN一脉相承。

Stage 2：使用R-Net改善候选窗。将通过P-Net的候选窗输入R-Net中，拒绝掉大部分false的窗口，继续使用Bounding box regression和NMS合并。

Stage 3：最后使用O-Net输出最终的人脸框和特征点位置。和第二步类似，但是不同的是生成5个特征点位置。

这里提供一个使用MTCNN进行人脸检测的方法：

当然，实际应用中，建议还是封装成一个类吧，方面初始化和单独调用：

注意：mtcnn人脸检测获得bboxes并不一定是正方形的矩形框，参数fixed指定等宽或者等高的bboxes，其实现方法可以参考get_square_bboxes()方法。当然啦，你也可以不调用get_square_bboxes()方法，直接resize成指定大小，也是OK的。

四、faceNet人脸识别

FaceNet Github地址： https://github.com/davidsandberg/facenet

参考资料：https://blog.csdn.net/fire_light_/article/details/79592804

Google工程师Florian Schroff，Dmitry Kalenichenko，James Philbin提出了人脸识别FaceNet模型，该模型没有用传统的softmax的方式去进行分类学习，而是抽取其中某一层作为特征，学习一个从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。

FaceNet主要用于验证人脸是否为同一个人，通过人脸识别这个人是谁。FaceNet的主要思想是把人脸图像映射到一个多维空间，通过空间距离表示人脸的相似度。同个人脸图像的空间距离比较小，不同人脸图像的空间距离比较大。这样通过人脸图像的空间映射就可以实现人脸识别，FaceNet中采用基于深度神经网络的图像映射方法和基于triplets（三联子）的loss函数训练神经网络，网络直接输出为128维度的向量空间。

FaceNet的网络结构如下图所示，其中Batch表示人脸的训练数据，接下来是深度卷积神经网络，然后采用L2归一化操作，得到人脸图像的特征表示，最后为三元组（Triplet Loss）的损失函数。

下面是鄙人已经封装好的facenetEmbedding类，其中类函数get_embedding(self,images)方法用于提取facenet的人脸特征embadding，有了人脸embadding特征，就可以比较人脸相似性啦！

五、产生数据库

既然是人脸识别，数据库肯定要有已知人脸的数据库，不然怎么知道被检测的人脸是哪位大神，所以先制作人脸数据库。

（1）制作人脸数据图库：

把相关大神的人像收集放在dataset/images文件夹下：

特别说明：

这里只收集了4张胡歌和4张周杰伦的单人照片，注意制作人脸数据图库时，所使用的照片必须是单人照片！！！若需要新增图库，只需在dataset/images下，新建一个文件夹，如，新增“xietingfeng”(谢霆锋)的文件夹，然后把谢霆锋的单人照片放在里面即可，图片名称可以是任意函数image_list,names_list=file_processing.gen_files_labels(images_dir,postfix='jpg')可以获取目录images_dir下所有文件，包括子目录下的所有文件路径（image_list），其中names_list就是子目录的文件名，一般子目录作为样本的标签。

（2）生成embedding数据库

有了人脸数据图库，就可以使用create_dataset.py生成embedding数据库（人脸特征），后面待检测识别的人脸，只需要与这些embedding数据库（人脸特征）进行相似性比较，就可以识别人脸啦！！！！

opencv-python的imread()函数并不支持中文路径，这里在提供一个函数read_image_gbk()方便读取中文路径的图像。详细请看image_processing.py文件

六、人脸识别过程

（1）加载人脸数据库

把上面制作的，已知的人脸数据库加载进来：

（2）进行人脸检测

（3）人脸识别（比较相似性）

比较特征向量间的欧式距离

（4）人脸识别效果

一切准备好了，开始run:

说明：

为了方便测试，这里以文件的路径作为人脸label，这样方便知道被检测人脸与哪一张图片最相似

./dataset/emb_face\huge\huge_1.jpg

./dataset/emb_face\huge\huge_2.jpg

./dataset/emb_face\huge\huge_3.jpg

./dataset/emb_face\huge\huge_4.jpg

./dataset/emb_face\zhoujielun\zhoujielun_1.jpg

./dataset/emb_face\zhoujielun\zhoujielun_2.jpg

./dataset/emb_face\zhoujielun\zhoujielun_3.jpg

./dataset/emb_face\zhoujielun\zhoujielun_4.jpg

对应的label是：

huge

huge

huge

huge

zhoujielun

zhoujielun

zhoujielun

zhoujielun