face-recognition

a simple face recognition system based on facenet
一个基于facenet的人脸识别系统(BS)

usage

为一个要识别的用户上传若干张图片(理论上越多越好，一般在十张左右)，然后系统会在上传的图片中找到人脸的位置对图片进行剪裁，然后用这些剪裁后的图片作为训练集为该用户训练一个模型；然后再次上传一张图片，系统可以识别出该张图片中的人脸是不是要识别的用户。

install

prepare

首先安装python环境. linux or macos自带python环境, windows需要另外安装url.
如果是linux or macos 推荐使用默认的pyhton2.7.x版本,对应的tensorflow版本也是python2.7.x版本,
如果是windows环境,只能选择安装python3.5.x版本, 因为tensorflow对windows只支持python3.5.x版本.

clone this reposity

linux & macos自带git 所以只需打开shell, 执行 git clone https://github.com/lttzzlll/face-recognition.git
windows没有git, 可以选择首先安装git, 然后在 cmd 命令界面或者是powershell界面执行 git clone https://github.com/lttzzlll/face-recognition.git
或者是转到该url, 在界面上的 clone or download, 选择download
git下载安装url, 下载之后点击安装，一路按确认. 安装完成后在cmd界面或者是powershell界面输入 git查看是否安装成功

install for linux(ubantu)

打开shell执行 git clone https://github.com/lttzzlll/face-recognition.git,
cd 进入 face-recognition路径, 然后执行 pip install -r requirement.txt

install for macos

打开shell执行 git clone https://github.com/lttzzlll/face-recognition.git,
cd 进入 face-recognition路径, 然后执行 pip install -r requirement.txt

install for windows

使用cmd或者powershell转到该文件夹下,然后执行 pip install -r requirement.txt,安装相关的依赖库

install with docker
跨越所有这些平台的方法目前就是使用docker虚拟化环境,前提是所使用的平台已经安装好了docker,剩下的就是给出一个镜像. docker对linux最友好,macos和windows次之,可能需要安装virtualbox虚拟机来为要运行的程序专门虚拟化一个环境.

project intro

下载完仓库代码之后进入该文件夹,因为要读写文件,所以设置一下该文件夹的共享及权限设置为Everyone, 可以读写和执行
下载一个文件url, 放在face-recognition下面, 直接拿别人训练好的模型使用
在face-recognition文件夹下新建文件夹uploads, 在uploads文件夹下新建四个文件夹train, train_align, test, test_align
uploads用来存放用户上传的图片,其中train用来存放用户上传的原始图片,以用户名或者用户ID作为子文件夹 train_align用来存放剪裁后只剩脸部的图片
test和test_align用来存放测试图片,属于临时文件夹
在face-recognition下新建文件夹 classifiers, 用来存放训练好的每个人的分类器

test

分两个阶段, 训练和测试
训练阶段用来添加一个人的照片,测试阶段用某个人的照片测试是否为某个人的照片
在cmd或者powershell中输入 python app.py 启动该程序
浏览器转到 http://localhost:5000/ 查看结果

主页

待上传的图片应该大于160 * 160

训练

添加一个待识别的人员输入姓名并选择一定数量的图片

选择十张周杰伦的图片

上传之前

上传之后, 上传的过程比较慢

测试

输入待测试人员的名称并选择一张图片

输入zhoujielun并上传他的一张图片(不同于之前的图片)

结果1, , 识别的过程很慢

如果是本人的图片, 系统会返回检查后的图片并给出概率

结果2

如果不是本人的图片,系统会显示上传的图片不是测试者的图片