[经验]

【大联大世平Intel®神经计算棒NCS2试用体验】人脸识别系统（结项）

tobot

2020-9-9 01:23:14

2149

`发现一个非常奇怪的事情，那就是我的帖子真的不见了。。。
以下是重发的。。。

在疫情期间，大家都戴着口罩，又不希望频繁触摸指纹打卡机，我们方案的目标是借助NCS2实现快速打卡功能。

一、原理

Openvino的长处在于通过已经训练好的模型来快速神经计算，实现检测（Detection）、分类（Classification）和分割（Segmentation），我们先来看看例程，“object_detection_sample”，其中代码

可以定位出需要的“块”，画出物件周围的边界框，并且初步检测出这个“块”大致是什么内容，但已有模型显然不满足我们需求，检测出“人”已经是其极限了。要识别人脸，需要引入新的模型。

使用Openvino的IE（inference-engine）功能，大致流程如下：

可以根据输入模型来判定最优可能性，其代码来自“classification_results.h”：

二、项目实现的功能

通过将带有口罩的人脸从图中分隔出来，存成图片文件，图片格式为png。

单独识别切出的“人脸”，在例程代码中可以看到，识别出的结果存在概率，也就是说，代码本身就允许设置置信区间。

考虑到用于打卡，将识别的置信区间设置在85%，换句话说，识别低于85%的人物照片，将不被认可。在实际操作中，这也是符合习惯的，我们可以要求反复读取摄像头前的人物，直到认出为止。只要选择高清晰度的摄像头就可以做到这一点了。

因为打卡相关的代码还未编写，暂时只实现了显示出“最有可能”的人的名字。当程序判断“脸”的人物存疑（比如概率为75%），我们直接显示识别失败。

三、测试

同事的照片实在不太好调用，但网上明星的照片很多，于是采用网上照片进行训练，分别选取了4位明星（周冬雨、陈伟霆、薛之谦、朱一龙），其男女比例为3：1，相对符合公司人员比例，大约下载了2500张照片（总数）进行学习，生成模型应用，并运行代码进行测试，结果如下：

在6幅图中人脸已正确获取3幅，但（图片代号5）

识别出3幅，只有2幅正确，1幅识别错误，其它无法识别，人脸截取正确率超过80%。

附：

原图

口罩人脸特写

分析

从这些图上可以看到基本可以将人脸单独分离出来，并根据识别结果给出回应。

本项目原计划在一个数千人的公司中可以直接识别出每个人，来完成无接触打卡工作，但从目前仅有4个人物的模型看来，正确率都不足35%，显然难以胜任。

背景熊玩偶都能识别成带口罩的人脸，那么可想而知，多人识别的“切脸”多半是会出现错误的。而且脸型识别也不太可靠，后续准备进一步研究“步态识别”，放上阿汤哥的经典片段截图：

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