Reconnaissance faciale de base utilisant l'algorithme K du voisin le plus proche avec des repères faciaux

La reconnaissance faciale est un processus qui utilise la technologie de vision par ordinateur pour la reconnaissance et la vérification des visages. Cette technologie est déjà utilisée dans diverses applications telles que les systèmes de sécurité, la recherche d'images et les médias sociaux. Parmi eux, la méthode de reconnaissance faciale basée sur les repères faciaux et l'algorithme K du plus proche voisin est simple et efficace. Cette méthode permet la reconnaissance et la vérification des visages en extrayant les points caractéristiques du visage et en les comparant aux caractéristiques faciales connues stockées dans la base de données. Cette méthode est non seulement très précise, mais également efficace sur le plan informatique, elle présente donc un grand potentiel dans les applications pratiques.

Les repères faciaux sont des points clés identifiables dans les images du visage, tels que les yeux, le nez, la bouche, etc. Ces points clés peuvent être extraits grâce à des logiciels et des outils de reconnaissance faciale. L'algorithme K-plus proche voisin est un algorithme d'apprentissage automatique basé sur la classification qui classe un point de données inconnu dans la catégorie la plus courante en le comparant aux K points de données connus les plus proches. Cet algorithme est largement utilisé dans la reconnaissance faciale et peut identifier avec précision les caractéristiques du visage et réaliser des applications telles que la reconnaissance faciale et la vérification du visage.

Dans la reconnaissance faciale, le processus d'utilisation des repères faciaux et de l'algorithme K du voisin le plus proche est le suivant :

1. Extraire les repères faciaux des images de visage connues et les convertir au format de données numériques.

Lors de l'entraînement du modèle, utilisez l'algorithme K du voisin le plus proche et utilisez des images de visage connues et les données de repères faciaux correspondantes comme données d'entraînement.

3. Modèle de test : Extrayez les repères du visage de l'image du visage pour les reconnaître et convertissez-les au format de données numériques. Ils sont ensuite comparés aux repères faciaux dans les données d’entraînement à l’aide de l’algorithme des K voisins les plus proches et trouvent les K points de données connus les plus proches.

4. Résultat de la prédiction : la catégorie la plus courante parmi les K points de données connus les plus proches est utilisée comme résultat de la prédiction, c'est-à-dire que les données de test sont considérées comme appartenant à cette catégorie.

Voici un exemple d'utilisation des repères faciaux et de l'algorithme K du voisin le plus proche pour la reconnaissance faciale :

Supposons que nous disposions d'un système de reconnaissance faciale utilisé pour vérifier que les employés glissent leur carte à la porte de l'entreprise pour entrer et quitter l'entreprise. Nous devons garantir que seuls les employés autorisés ont accès à l'entreprise. Nous avons collecté quelques photos d'employés et extrait des repères faciaux de ces photos. Nous utiliserons ces repères faciaux et l'algorithme K-plus proche voisin pour vérifier l'identité de l'employé.

Tout d'abord, nous devons prétraiter les données. Nous utiliserons la bibliothèque dlib de Python pour extraire les repères faciaux et les convertir dans un format de données numériques. Nous utiliserons la classe KNeighborsClassifier de la bibliothèque scikit-learn pour implémenter l'algorithme K voisin le plus proche.

Voici l'exemple de code :

import dlib
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# Load face detector and landmark predictor
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# Extract facial landmarks from an image
def extract_features(image):
    face_rects = detector(image, 1)
    if len(face_rects) == 0:
        return None
    shape = predictor(image, face_rects[0])
    features = np.zeros((68, 2), dtype=np.int)
    for i in range(0, 68):
        features[i] = (shape.part(i).x, shape.part(i).y)
    return features.reshape(1, -1)

# Prepare training data
train_images = ['employee1.jpg', 'employee2.jpg', 'employee3.jpg']
train_labels = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
train_features = []
for image in train_images:
    img = dlib.load_rgb_image(image)
    features = extract_features(img)
    if features is not None:
        train_features.append(features[0])
train_labels = np.array(train_labels)

# Train the model
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(train_features, train_labels)

# Prepare test data
test_image = 'test_employee.jpg'
test_features = extract_features(dlib.load_rgb_image(test_image))

# Predict label for test data
predicted_label = knn.predict(test_features)

# Print predicted label
print('Predicted label:', predicted_label[0])

Dans cet exemple, nous chargeons d'abord le détecteur de visage et l'extracteur de caractéristiques faciales de la bibliothèque dlib et les utilisons pour extraire les repères faciaux des images d'entraînement. Nous stockons ensuite les données et les étiquettes d'entraînement dans un tableau et nous entraînons à l'aide de la classe KNeighborsClassifier de la bibliothèque scikit-learn. Pendant la phase de test, nous extrayons les repères du visage à partir de nouvelles images de test et les prédisons à l'aide du modèle entraîné. Enfin, nous publions les résultats de la prédiction.

Il convient de noter que la technologie de reconnaissance faciale n'est pas parfaite et qu'une mauvaise reconnaissance ou une reconnaissance manquée peut survenir. Par conséquent, dans les applications pratiques, ces questions doivent être prises en compte et des mesures correspondantes doivent être prises pour améliorer la précision et la sécurité de la reconnaissance.

En résumé, la reconnaissance faciale utilisant les repères faciaux et l'algorithme K du voisin le plus proche est une méthode simple et efficace qui peut être appliquée à divers scénarios pratiques, tels que les systèmes de sécurité, la recherche d'images et les médias sociaux, etc.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!