网站运营谁都可以做吗,众筹插件 wordpress,福州seo代理计费,空间设计培训#x1f3e1;博客主页#xff1a; virobotics的CSDN博客#xff1a;LabVIEW深度学习、人工智能博主 #x1f384;所属专栏#xff1a;『LabVIEW深度学习实战』 #x1f37b;上期文章#xff1a; LabVIEW快速实现OpenCV DNN#xff08;YunNet#xff09;的人脸检测… 博客主页 virobotics的CSDN博客LabVIEW深度学习、人工智能博主 所属专栏『LabVIEW深度学习实战』 上期文章 LabVIEW快速实现OpenCV DNNYunNet的人脸检测(含源码) 如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话还望大家多多支持呀 欢迎大家✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏 文章目录 前言一、SFace简介二、准备工作三、VI介绍四、项目实践4.1 实时检测人脸并将并人脸设置标签保存下来4.2 调用摄像头实现实时人脸识别 五、python实现六、项目源码七、环境说明总结 前言
当今世界人脸识别作为一种常见的生物识别技术已经成为了一个不可或缺的技术广泛应用于安防、金融、教育等领域。其中SFace 作为一种先进的人脸识别模型已经被广泛使用。本篇博客将介绍如何使用LabVIEW 和 SFace 实现人脸识别。人脸检测内容可查看上一篇博客LabVIEW快速实现OpenCV DNNYunNet的人脸检测(含源码)
本文的主要内容分为以下两部分 1、实时检测人脸并将并人脸设置标签保存下来 2、调用摄像头实现实时人脸识别 一、SFace简介
SFace 是一种基于深度学习的人脸识别模型是由北京邮电大学邓伟洪教授课题组贡献。SFace可以在减少干净示例的类内距离和防止过度拟合标签噪声之间取得更好的平衡并有助于更强大的深度人脸识别模型。在CASIA-WebFaceVGGFace2和MS-Celeb-1M数据库上训练的模型的广泛实验以及在LFWMegaFace和IJB-C数据库等几个人脸识别基准上进行评估已经证明了SFace的优越性。
SFace模型Git地址https://github.com/zhongyy/SFace 二、准备工作
安装LabVIEW 2018 64位或更高版本安装LabVIEW AI视觉工具包安装步骤可查看https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/123656523下载人脸检测yunet.onnx模型文件https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection.train/blob/a61a428929148171b488f024b5d6774f93cdbc13/tasks/task1/onnx/yunet.onnx下载人脸识别SFace模型文件https://drive.google.com/file/d/1ClK9WiB492c5OZFKveF3XiHCejoOxINW/view 三、VI介绍 Create.vi使用给定参数创建此类的实例 参数说明
modelPath模型文件路径config模型对应配置文件路径ONNX 模型不需要backend idBackend IDtarget id目标设备ID alignCrop.vi对齐图像以将面部放在标准位置 参数说明
src输入图片one face输入图像中某张人脸的检测结果15列dst对齐人脸后的图片 feature.vi从对齐的图像中提取人脸特征 参数说明
src已对齐人脸的图片feature人脸特征 match.vi计算两个人脸特征之间的距离 参数说明
feature1一个人脸特征feature2第二个人脸特征type距离类型用于计算相似度score相似度得分
人脸特征相似度度量有 FR_COSINE 和 FR_NORM_L2方法对应的判断是否为同一人的值分别为0.363和1.128FRCOSINE 方法大于阈值 0.363 判定为同一人 FR_NORM _L2 方法小于阈值1.128判定为同一人。 四、项目实践
实现效果利用 OpenCV FaceRecognizerSF 在 LabVIEW 平台实现人脸识别并显示该人名字。 实现思路
准备工作
新建项目文件face_recognition在项目文件face_recognition中新建文件夹model并将下载的yunet.onnx以及face_recognizer_fast.onnx拷贝至model文件夹中在项目文件face_detect中新建文件夹photos等待存储人脸
4.1 实时检测人脸并将并人脸设置标签保存下来 获取人脸检测及人脸识别模型文件及人脸图片路径 初始化相机并设置视频像素为640*480默认摄像头id为0 创建FaceDetectorYN、FaceRecognizerSF对象 循环读取视频流中的每一帧并进行人脸检测获取检测结果 faces是一个二维数组每一行代表检测的一张人脸每行数据中分别表示获取人脸15维的基本信息x1, y1, w, h, x_re, y_re, x_le, y_le, x_nt, y_nt, x_rcm, y_rcm, x_lcm, y_lcmrate即人脸区域矩形框左右眼、鼻子左右嘴角5点landmark置信度 绘制边框及关键点 我们将绘制边框及关键点单独封装成一个draw_face.vi实现完成程序如上图所示。 保存视频流中的某张人脸并为之命名该人脸像素为112*112 释放所有资源 完整源码 运行效果 save的图片保存到了该vi同路径下的photo文件夹中
4.2 调用摄像头实现实时人脸识别
获取人脸检测及人脸识别模型文件及之前已经保存的人脸图片路径 初始化相机并设置视频像素为640*480默认摄像头id为0 创建FaceDetectorYN、FaceRecognizerSF对象 加载人脸数据加载文件夹photo的每一张人脸图片并获取每张人脸的128个特征点 循环读取视频流中的每一帧并进行人脸检测获取检测结果 人脸识别对比 人脸特征相似度度量有 FR_COSINE 和FR_NORM_L2方法对应的判断是否为同一人的值分别为0.363和1.128FRCOSINE 方法大于阈值 0.363判定为同一人 FR_NORM _L2 方法小于阈值1.128判定为同一人在本项目中只要满足其中一种即认为是同一人。 绘制人脸框及名字若该人在图片数据库中则显示该人名字否则显示unknow 完整源码 运行效果 五、python实现
安装OpenCV 4.5.4及更高版本该版本收录了基于深度学习神经网络的人脸模块以下称“OpenCV DNN Face”包括人脸检测使用模型YuNet由OpenCV China团队贡献和人脸识别使用模型SFace由北京邮电大学邓伟洪教授课题组贡献。
# 人脸检测
img cv.imread(path/to/image)
faceDetector cv.FaceDetectorYN.create(/path/to/model, , img.shape[:2])
faces faceDetector.detect(image)
# 人脸识别
recognizer cv.FaceRecognizerSF.create(recog_model_path, )
aligned_face recognizer.alignCrop(img, faces[1][0])
feature recognizer.feature(aligned_face)
cosine_score recognizer.match(feature1, feature2, 0)六、项目源码 如需源码订阅本专栏后在评论区留下邮箱 七、环境说明
操作系统Windows10 LabVIEW2018及以上 64位版本 视觉工具包techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.xx.vip 总结
以上就是今天要给大家分享的内容希望对大家有用。 如果文章对你有帮助欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏 推荐阅读
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