树莓派一键部署系列之二:openface人脸识别程序

作者 donggua

2017-11-21 02.开源硬件 无评论 脚印:

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openface图像识别

自从大神们发现卷积神经网络对图像识别的特殊功能以后,人脸识别技术发展非常迅速,各种新算法层出不穷。在有效训练的情况下,基于openface的人脸识别已经非常精准。我尝试用openface识别家里的家庭成员,基本没有出错的。本文教你如何在树莓派上,部署人脸识别程序。

为了让大家很方便的使用到这个程序,笔者将将所有准备工作都编译到docker镜像中去了,这样大家可以跳过繁杂的安装过程。

首先您要先确定您的树莓派操作系统(raspbian)的版本要至少为jessie,如果还没有升级到这个版本,请先刷到这个版本。树莓派板卡最好为pi 3,前面几代应该也能运行(笔者没有测试过),但CPU速度比较慢,运行时间会比较长。

数据准备

首先你要确定你要识别哪些人,每个人拍摄3-5张照片,最好是这个人正脸和侧脸不同角度拍摄的照片,光线可以有明暗区别。这些照片,作为训练数据使用。另外,每个人再另外准备1-2张照片,作为待识别的照片。这些照片,请按照以下方式存储:

   

准备的数据目录结构

以上以一个家庭父亲、母亲、小孩三个对象为示意,说明目录树的结构该怎么设置。

部署程序

部署的过程其实只有一行代码,在你的当前位置下,运行:

curl -s https://raw.githubusercontent.com/flyingtimes/face-recognizer/master/install.sh|bash

这是一个脚本,会自动帮你把源代码下载下来,如果没有安装docker,会自动安装docker,并下载相关的docker镜像。openface所需的所有组件都已经在docker中预先准备好了,您只要运行程序就行了。整个过程需要下载1.5G左右的数据,请耐心等待。同时,程序还会下载run_train.sh 和 run_test.sh脚本。

训练数据

在你的当前位置下,运行(其中 $PWD代表当前路径):

bash run_train.sh $PWD

开始人脸识别

在你的当前位置下,运行:

bash run_detect.sh $PWD father_test.jpg

其中father_test.jpg是你要识别的文件名称,可以是任意名称,必须放在detect目录下。

输出的结果应该类似如下内容:

=== /detect/father_test.jpg ===

Predict father with 0.67 confidence.


注意事项

* 训练数据如果有变化,需要重新进行训练

* 如果只是利用已经生成的模型来检测,则直接运行run_detect.sh就行

* 对于没有训练过的照片的识别率是比较低的,必须先“学习”,然后识别率才会比较高

* 照片越多,训练时间越长,考虑树莓派的运行速度较慢,建议一开始玩每个人的照片在3-5张比较合适,当然如果你愿意等,照片越多准确率越高。

Enjoy it,在此基础上,尝试用你的树莓派摄像头,来做一个人脸识别的们锁吧!

PS:

近期由于“网络安全原因”,部分读者反映有几种异常情况,统一回复如下:

1)在git clone的时候等待很久,实际是因为网络原因无法在github上抓取代码,我把项目代码共享到百度网盘 https://pan.baidu.com/s/1eRJsuJK ,大家可以随意下载。下载后进入face-recognition-master 运行 bash install.sh 即可。

2)有部分用户在执行过程中,显示“docker未安装”,然后长时间等待。这种情况也是因为网络不良导致无法安装docker。建议在树莓派上反复执行:

curl -sSL https://get.docker.com | sh     直到成功为止。

3)镜像下载是一个比较长的过程,建议耐心等待。镜像文件托管到dockerhub上,如果不成功,建议在网络良好的时候执行 docker pull clarkchan/rpi-tensorflow-imagenet

4) 部分用户在执行的时候反映“memory”问题,主要是前几代树莓派内存不足,无法运行程序导致的,请确认你的硬件升级到树莓派3


作者:clarkchan
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來源:简书
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