侧脸人脸比对有哪些技术比较好？

Question

我用dlib+opencv做人脸比对，但只能比对正脸，侧脸就不行了，有没有其他技术能比对侧脸的。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了实现侧脸的人脸比对，可以采用深度学习的方法，特别是那些专为处理姿态变化设计的网络。一个常用的模型是SphereFace、ArcFace、CosFace这类基于角度距离的损失函数的深度人脸识别模型。这些模型在处理不同视角（包括侧脸）的人脸识别上表现优秀。这里我会介绍如何使用PyTorch库中的MTCNN（Multi-Task Cascaded Convolutional Networks）进行人脸检测，然后利用预训练的ResNet50加上上述提到的损失函数进行特征提取和比对。

首先，确保安装了必要的库：

pip install torch torchvision dlib opencv-python numpy

接下来，我们将编写一个简单的Python脚本，用于加载预训练模型并进行人脸检测和特征提取。

import cv2
import dlib
import numpy as np
from PIL import Image
import torch
from torchvision import models
from mtcnn.mtcnn import MTCNN

# 1. 初始化MTCNN人脸检测器
detector = MTCNN()

# 2. 加载预训练的ResNet50模型，并替换最后一层为新的全连接层
model = models.resnet50(pretrained=True)
num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, 512)  # 更改为512维特征向量
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 加载预训练的权重（例如SphereFace、ArcFace或CosFace）
# 这里只是一个示例，你需要从网上找到对应的预训练权重文件
state_dict = torch.load('sphereface.pth', map_location=device)
model.load_state_dict(state_dict)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

def extract_face_embedding(image_path):
    # 3. 使用MTCNN检测图像中的人脸
    img = Image.open(image_path)
    faces = detector.detect_faces(img)

    embeddings = []
    for face in faces:
        x1, y1, width, height = face['box']
        x2, y2 = x1 + width, y1 + height
        face_img = img.crop((x1, y1, x2, y2))
        face_tensor = preprocess_image(face_img)
        face_tensor = face_tensor.unsqueeze(0).to(device)

        with torch.no_grad():
            embedding = model(face_tensor)
        
        embeddings.append(embedding.cpu().numpy())

    return embeddings

def preprocess_image(image):
    # 对图像进行预处理，使其适应模型输入要求
    image = image.resize((112, 112))
    image = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
    mean = [0.485, 0.456, 0.406]
    std = [0.229, 0.224, 0.225]
    image -= mean
    image /= std
    image = image.transpose((2, 0, 1))

    return image

# 使用示例
image_path_1 = 'path_to_image_1.jpg'
image_path_2 = 'path_to_image_2.jpg'

embedding_1 = extract_face_embedding(image_path_1)
embedding_2 = extract_face_embedding(image_path_2)

# 计算两个特征向量之间的余弦相似度
cosine_similarity = np.dot(embedding_1, embedding_2.T) / (np.linalg.norm(embedding_1) * np.linalg.norm(embedding_2))

print(f'Cosine similarity: {cosine_similarity}')

这个脚本首先通过MTCNN检测图片中的人脸，然后对每张人脸应用预训练的ResNet50模型来提取特征向量。最后，计算两个特征向量之间的余弦相似度作为比对结果。注意，你需要下载对应的预训练权重文件，并替换上面的路径。同时，你可以根据需要调整特征维度和损失函数。

对于更复杂的应用场景，可能需要使用专门针对姿态变化的人脸识别模型，比如SE-ResNeXt或者Attention-based networks。这些模型通常在WIDER FACE、CelebA-HQ等数据集上进行训练，具有更好的泛化能力。你可以在GitHub或其他开源平台寻找这些模型的实现和预训练权重。