Python 人臉辨識應用「戴不戴口罩」
此文的程式為修改 Github 上的專案: R4j4n/Face-recognition-Using-Facenet-On-Tensorflow-2.X 戴不戴口罩辨識方法 人臉辨識需要經過人臉偵測、特徵擷取、人臉分類(如下圖)來取得某張人臉特徵是誰的人臉。 而常見人臉辨識流程為 使用 mtcnn 偵測 人臉特徵 如額頭、眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴、下巴。 將這些特徵與某人做對應關係。 將多人的人臉特徵使用Facenet做分類訓練。 取得的整張人臉特徵如下圖橘色長方形 戴口罩人臉辨識流程為 使用 mtcnn 偵測 人臉的上半部 特徵如額頭、眼睛、耳朵、鼻子。 將這些特徵與某人做對應關係。 將多人的人臉特徵使用Facenet做分類訓練。 透過擷取人臉的上半臉如下圖綠色長方形 成果 實作環境Environment OS :Windows 10 IDE : anaconda Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64 到 https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 下載最新版本。 函數庫(Libraries)安裝 : 安裝tensorflow 2.3.0 可參考 TensorFlow — Anaconda documentation 無GPU安裝 conda create - n tf tensorflow conda activate tf 有GPU安裝 conda create - n tf - gpu tensorflow - gpu conda activate tf - gpu 安裝 Python Package pip install numpy pip install opencv-python pip install mtcnn pip install scikit-learn pip install scipy 在 Faces 資料夾下建立B某的資料夾,然後將B某的兩到三張照片放到B某資料夾。 注意:Faces 資料夾下的人名請用英文。 執行 train_v2.py 做訓練 , 執行 detect.py 做人臉辨識 。 結果影片: train_v2.py程式碼: # architecture 模組...