基于MindSpore的实时人脸识别系统：识别未知人脸并显示 'unknown'

本项目使用MindSpore深度学习框架构建了一个实时人脸识别系统，能够识别已知人脸并显示标签，同时对于未知人脸，系统会显示 'unknown' 标签。

代码实现

def train_resnet():
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='CPU')
    train_dataset_generator = TrainDatasetGenerator('D:/pythonproject2/digital_mindspore/dataset')
    ds_train = ds.GeneratorDataset(train_dataset_generator, ['data', 'label'], shuffle=True)
    ds_train = ds_train.shuffle(buffer_size=10)
    ds_train = ds_train.batch(batch_size=4, drop_remainder=True)
    network = load_model_from_ckpt()
    net_loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
    net_opt = nn.Momentum(network.trainable_params(), learning_rate=0.001, momentum=0.9)
    #time_cb = TimeMonitor(data_size=ds_train.get_dataset_size())
    #config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=10,keep_checkpoint_max=10)
    #config_ckpt_path = 'D:/pythonproject2/ckpt/'
    #ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix='checkpoint_resnet', directory=config_ckpt_path, config=config_ck)

    model = Model(network, net_loss, net_opt, metrics={'Accuracy': Accuracy()})
    #epoch_size = 20
    #print('============== Starting Training =============')
    #model.train(epoch_size, ds_train, callbacks=[time_cb, ckpoint_cb, LossMonitor()])
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')  # 加载检测器
    threshold = 0.95  # 设置阈值

    cap = cv2.VideoCapture(0)
    stop = False
    while not stop:
        success, img = cap.read()
        subjects = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9','10']
        # 生成图像的副本，这样就能保留原始图像
        img1 = img.copy()
        # 检测人脸
        # 将测试图像转换为灰度图像，因为opencv人脸检测器需要灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 检测多尺度图像，返回值是一张脸部区域信息的列表（x,y,宽,高）
        rect = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30),
                                             flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
        # 如果未检测到面部     
        if len(rect) == 0:
            txt = 'no face!'
            cv2.putText(img1, txt, (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (128, 128, 0), 2)
        if not rect is None:
            for (x, y, w, h) in rect:
                face = img[y:y + w, x:x + h].astype(np.float32)  # 数值转换
                face = cv2.resize(face, (100, 100))
                face = face.transpose().astype(np.float32) / 255.
                face = np.expand_dims(face, axis=0)  # 扩展维度，变成(batch_size, channels, height, width)
                face = Tensor(face)
                cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # 画出矩形框
                output =network(face)
                predicted_class = np.argmax(output.asnumpy(),axis=1)
                if output.asnumpy()[0][predicted_class[0]] < threshold:
                    label = 'unknown'
                else:
                    label = subjects[predicted_class[0]]
                #label = subjects[predicted_class[0]]
                cv2.putText(img1, label, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (128, 128, 0), 2)
        cv2.imshow('img', img1)
        if (cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q')):  # 按下q程序结束
                stop = True
                cv2.destroyAllWindows()  # 释放窗口

工作原理

人脸检测: 使用 OpenCV 的 haarcascade_frontalface_alt.xml 检测器进行人脸检测，并获取人脸区域的坐标。
图像预处理: 将检测到的人脸区域进行尺寸调整和归一化，并转换为 MindSpore 的 Tensor 类型。
人脸识别: 使用训练好的 ResNet 模型对预处理后的图像进行识别，并获得预测结果。
结果判断: 判断识别结果的置信度是否小于设定的阈值。如果小于阈值，则将标签设为 'unknown'，表示无法识别。否则，根据预测结果获取对应的人脸标签。
显示结果: 在原始图像上绘制识别结果的矩形框，并在框内显示对应的人脸标签。

总结

本项目使用 MindSpore 深度学习框架构建了一个实时人脸识别系统，能够识别已知人脸并显示标签，同时对于未知人脸，系统会显示 'unknown' 标签。该系统具有以下特点：

使用 MindSpore 框架进行模型训练和推理，具有高性能和易用性。
使用 OpenCV 进行人脸检测，能够快速准确地检测人脸区域。
能够识别已知人脸并显示对应标签，同时对未知人脸显示 'unknown' 标签。
具有实时性，能够实时识别摄像头捕捉到的图像中的人脸。

该系统可以应用于各种人脸识别场景，例如门禁系统、考勤系统、人脸支付系统等。

注意事项

需要使用 OpenCV 库进行人脸检测。
需要使用 MindSpore 库进行模型训练和推理。
需要准备训练好的 ResNet 模型。
需要准备训练数据，用于模型训练。

未来展望

可以进一步优化模型，提高识别精度。
可以加入人脸属性识别功能，例如性别、年龄、表情等。
可以整合到实际应用中，例如门禁系统、考勤系统、人脸支付系统等。

基于MindSpore的实时人脸识别系统：识别未知人脸并显示 'unknown'