felixzhang7 / face_recognition

My own face recognition with deep neural networks.

人脸识别

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这个仓库是使用TensorFlow 2.0框架，并基于 cvpr2019-arcface 论文上完成的，其中主要分为四大块：人脸检测、人脸矫正、提取特征和特征比对。各个模块的大小和在我的 17 款 macbook-pro 的 CPU 上跑耗时如下：

• 人脸检测：使用的是 mtcnn 网络，模型大小约 1.9MB，耗时约 30ms；
• 人脸矫正：OpenCV 的仿射变换，耗时约 0.83ms；
• 提取特征：使用 MobileFaceNet 和 IResNet 网络，耗时约30ms；
• 特征比对：使用曼哈顿距离，单次搜索和完成比对耗时约 0.011 ms；

注册人脸

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注册人脸的方式有两种，分别是:

1. 打开相机注册:

$ python register_face.py -person Sam -camera

按 s 键保存图片，需要在不同距离和角度拍摄 10 张图片或者按 q 退出。

2. 导入人脸图片:

保证文件的名字与注册人名相同，并且每张图片只能出现一张这个 ID 的人脸。

$ python register_face.py -person Jay

识别人脸

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Method	LFW(%)	CFP-FP(%)	AgeDB-30(%)	MegaFace(%)	cpu-time	weights
MobileFaceNet	99.50	88.94	95.91	---	35ms	提取码: xgmo
IResNet	99.77	98.27	98.28	98.47	435ms	下载链接

识别模型用的是 MobileFaceNet 网络，这里直接使用了 insightface 在 ms1m-refine-v1 三百万多万张人脸数据集上训练的模型。这部分工作在 mxnet 分支上，你可以通过 git checkout mxnet 进行切换。

由于该模型是 mxnet 格式，因此使用了 mmdnn 导出了其模型权重 mobilefacenet.npy。接着使用了 TF2 自己手写了一个 MobileFaceNet 网络并导入权重，预测精度没有任何损失。这部分工作在 master 分支上。

最后，如果你要识别人脸，可以执行：

$ python main.py