ディープラーニングで顔認識

今回は顔認識を紹介します。

一般に顔認識といいますと、２つの文脈に分解ができます。1つ目は、画像から顔を検出する顔検出と呼ばれる分野と、2つ目は検出した顔は誰だったのか？という顔認識の分野です。検出がしたいタスクなのか、認識したいタスクなのかでアプローチは異なってきます。今回は、顔検出、顔認識のどちらも可能なライブラリの紹介をします。

環境：Ubuntu, Python 3.6

今回はこちら　https://github.com/ageitgey/face_recognition　を使用してみました。

インストール方法は簡単で、pip install だけです。

pip install face_recognition

今回テストする画

まずは顔検出をしてみます。

実装コードは以下です

import cv2
import face_recognition

image = face_recognition.load_image_file("Shinzo_Barack.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

for (top, right, bottom, left) in face_locations:
    cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (255, 0, 0), 2)

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite("face_bbox.jpg", image)

無事に顔を検出することができました

次に、顔認識を行います。

その前に、学習データとして事前にオバマ大統領と安倍首相の教えないといけません。こちらの画像をシステムに事前に配布しました。

準備は整ったので顔検出と顔認識の両方を行います

コードはこちら

import cv2
import face_recognition
import numpy as np

# Load a sample picture and learn how to recognize it.
obama_image = face_recognition.load_image_file("Barack_Obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]

# Load a second sample picture and learn how to recognize it.
abe_image = face_recognition.load_image_file("Shinzō_Abe.jpg")
abe_face_encoding = face_recognition.face_encodings(abe_image)[0]

# Create arrays of known face encodings and their names
known_face_encodings = [
    obama_face_encoding,
    abe_face_encoding
]
known_face_names = [
    "Barack Obama",
    "Abe Shinzo"
]

image = face_recognition.load_image_file("Shinzo_Barack.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)

face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
    # See if the face is a match for the known face(s)
    matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
    name = "Unknown"

    # # If a match was found in known_face_encodings, just use the first one.
    # if True in matches:
    #     first_match_index = matches.index(True)
    #     name = known_face_names[first_match_index]

    # Or instead, use the known face with the smallest distance to the new face
    face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)
    best_match_index = np.argmin(face_distances)
    if matches[best_match_index]:
        name = known_face_names[best_match_index]

    face_names.append(name)

for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
    cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (255, 0, 0), 2)
    font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
    cv2.putText(image, name, (left - 6, bottom + 15), font, 0.8, (0, 255, 0), 2)

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite("face_recognition.jpg", image)

顔検出と顔認識ができました。