Pengecaman muka asas menggunakan algoritma jiran terdekat K dengan tanda tempat muka

Pengecaman muka ialah proses yang menggunakan teknologi penglihatan komputer untuk pengecaman dan pengesahan muka. Teknologi ini telah digunakan dalam pelbagai aplikasi seperti sistem keselamatan, carian imej dan media sosial. Antaranya, kaedah pengecaman muka berdasarkan mercu tanda muka dan algoritma jiran terdekat K adalah mudah dan berkesan. Kaedah ini mencapai pengecaman dan pengesahan muka dengan mengekstrak titik ciri muka dan membandingkannya dengan ciri muka yang diketahui yang disimpan dalam pangkalan data. Kaedah ini bukan sahaja sangat tepat tetapi juga cekap dari segi pengiraan, jadi ia mempunyai potensi besar dalam aplikasi praktikal.

Tanda muka adalah perkara utama yang boleh dikenal pasti dalam imej wajah, seperti mata, hidung, mulut, dsb. Perkara utama ini boleh diekstrak melalui perisian dan alatan pengecaman muka. Algoritma jiran terdekat K ialah algoritma pembelajaran mesin berasaskan klasifikasi yang mengklasifikasikan titik data yang tidak diketahui ke dalam kategori yang paling biasa dengan membandingkannya dengan titik data yang diketahui K yang paling hampir dengannya. Algoritma ini digunakan secara meluas dalam pengecaman muka dan boleh mengenal pasti ciri muka dengan tepat dan melaksanakan aplikasi seperti pengecaman muka dan pengesahan muka.

Dalam pengecaman muka, proses menggunakan tanda tanda muka dan algoritma jiran terdekat K adalah seperti berikut:

1 Pemprosesan data: Ekstrak tanda tanda muka daripada imej muka yang diketahui dan tukarkannya kepada format data angka.

Semasa melatih model, gunakan algoritma jiran terdekat K dan gunakan imej muka yang diketahui serta data mercu tanda muka yang sepadan sebagai data latihan.

3. Model ujian: Ekstrak tanda tanda muka daripada imej muka untuk dikenali dan tukarkannya kepada format data digital. Ia kemudiannya dibandingkan dengan mercu tanda muka dalam data latihan menggunakan algoritma jiran terdekat K dan mencari titik data K paling hampir yang diketahui.

4 Keputusan ramalan: Kategori yang paling biasa di antara titik data K yang paling hampir diketahui digunakan sebagai hasil ramalan, iaitu, data ujian dianggap tergolong dalam kategori ini.

Berikut adalah contoh cara menggunakan mercu tanda muka dan algoritma K jiran terdekat untuk pengecaman muka:

Andaikan kita mempunyai sistem pengecaman muka yang digunakan untuk mengesahkan pekerja meleret kad mereka di pintu syarikat untuk masuk dan keluar dari syarikat. Kita perlu memastikan bahawa hanya pekerja yang diberi kuasa mempunyai akses kepada syarikat. Kami telah mengumpul beberapa foto pekerja dan mengekstrak tanda tempat muka daripada foto ini. Kami akan menggunakan tanda tempat muka ini dan algoritma jiran terdekat K untuk mengesahkan identiti pekerja.

Pertama, kita perlu praproses data. Kami akan menggunakan perpustakaan dlib Python untuk mengekstrak tanda tempat muka dan menukarnya kepada format data berangka. Kami akan menggunakan kelas KNeighborsClassifier daripada perpustakaan scikit-learn untuk melaksanakan algoritma jiran terdekat K.

Berikut ialah contoh kod:

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])

Dalam contoh ini, kami mula-mula memuatkan pengesan muka dan pengekstrak ciri muka daripada perpustakaan dlib dan menggunakannya untuk mengekstrak tanda tempat muka daripada imej latihan. Kami kemudian menyimpan data latihan dan label dalam tatasusunan dan melatih menggunakan kelas KNeighborsClassifier daripada perpustakaan scikit-learn. Semasa fasa ujian, kami mengekstrak tanda tempat muka daripada imej ujian baharu dan meramalkannya menggunakan model terlatih. Akhirnya, kami mengeluarkan hasil ramalan.

Perlu diingatkan bahawa teknologi pengecaman muka tidak sempurna, dan salah pengecaman atau pengecaman yang terlepas mungkin berlaku. Oleh itu, dalam aplikasi praktikal, isu-isu ini perlu dipertimbangkan dan langkah-langkah yang sepadan diambil untuk meningkatkan ketepatan dan keselamatan pengecaman.

Ringkasnya, pengecaman muka menggunakan mercu tanda muka dan algoritma jiran terdekat K ialah kaedah mudah dan berkesan yang boleh digunakan pada pelbagai senario praktikal, seperti sistem keselamatan, carian imej dan media sosial, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Pengecaman muka asas menggunakan algoritma jiran terdekat K dengan tanda tempat muka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!