使用 TensorFlow 的人脸识别

这是对论文《FaceNet: 用于人脸识别和聚类的统一嵌入》中描述的人脸识别器的 TensorFlow 实现（http://arxiv.org/abs/1503.03832）。该项目还借鉴了牛津大学视觉几何组（http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/）发表的论文《深度人脸识别》（http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2015/Parkhi15/parkhi15.pdf）中的思想。

兼容性

代码已在 Ubuntu 14.04 系统上使用 TensorFlow r1.7、Python 2.7 和 Python 3.5 进行测试。测试用例可在此处找到：https://github.com/davidsandberg/facenet/tree/master/test，测试结果可在 Travis CI 上查看：http://travis-ci.org/davidsandberg/facenet。

最新动态

日期	更新内容
2018-04-10	新增在 Casia-WebFace 和 VGGFace2 数据集上训练的新模型（见下文）。请注意，这些模型使用固定的图像标准化方法（参见 wiki：https://github.com/davidsandberg/facenet/wiki/Training-using-the-VGGFace2-dataset）。
2018-03-31	添加了一个更灵活的新输入管道，并进行了一系列小更新。
2017-05-13	移除了许多较旧的非 Slim 模型，将最后一个瓶颈层整合到相应模型中，并修正了 Center Loss 的归一化问题。
2017-05-06	增加了用于[基于用户自有图像训练分类器]的代码（参见 wiki：https://github.com/davidsandberg/facenet/wiki/Train-a-classifier-on-own-images）。将 facenet_train.py 重命名为 train_tripletloss.py，facenet_train_classifier.py 重命名为 train_softmax.py。
2017-03-02	新增了生成 128 维嵌入的预训练模型。
2017-02-22	更新至 TensorFlow r1.0，并引入了 Travis-CI 持续集成。
2017-02-03	新增了仅保存可训练变量的检查点模型，因此文件大小显著减小。
2017-01-27	新增了一个在 MS-Celeb-1M 数据集子集上训练的模型，其 LFW 准确率为约 0.994。
2017-01-02	更新至 TensorFlow r0.12 运行。不过不确定是否能在更早版本的 TensorFlow 上运行。

预训练模型

模型名称	LFW 准确率	训练数据集	架构
20180408-102900	0.9905	CASIA-WebFace	Inception ResNet v1
20180402-114759	0.9965	VGGFace2	Inception ResNet v1

注意：如果您使用任何模型，请务必向提供训练数据集的机构或个人致以适当的感谢。

灵感来源

该代码深受 OpenFace（https://github.com/cmusatyalab/openface）实现的启发。

训练数据

训练过程中使用了 CASIA-WebFace 数据集（http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/CASIA-WebFace-Database.html）。该数据集包含经过人脸检测后的 10,575 个身份共计 453,453 张图像。在训练前对数据集进行过滤后，性能有所提升。关于具体操作方法将在后续说明中介绍。 表现最佳的模型是在 VGGFace2 数据集上训练的，该数据集包含约 330 万张人脸和 9,000 多个类别。

预处理

使用 MTCNN 进行人脸对齐

上述方法的一个问题在于，Dlib 人脸检测器会漏检一些困难样本（部分遮挡、剪影等），这使得训练集过于简单，从而导致模型在其他基准测试上的表现较差。 为了解决这一问题，我们尝试了其他人脸关键点检测器。其中，在这种场景下表现非常出色的检测器是 多任务 CNN。其 Matlab/Caffe 实现可在 https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment 找到，并已成功用于人脸对齐，效果良好。此外，MTCNN 的 Python/TensorFlow 实现也可在 https://github.com/davidsandberg/facenet/tree/master/src/align 找到。虽然该实现与 Matlab/Caffe 版本的结果不完全一致，但性能非常接近。

模型训练

目前，使用 softmax 损失函数训练模型的效果最佳。有关如何在 CASIA-WebFace 数据集上使用 softmax 损失训练 Inception-ResNet-v1 模型的详细步骤，请参阅页面“Inception-ResNet-v1 的分类器训练”（https://github.com/davidsandberg/facenet/wiki/Classifier-training-of-inception-resnet-v1）。

预训练模型

Inception-ResNet-v1 模型

提供了几款预训练模型，它们均采用 Inception-ResNet-v1 架构，并使用 softmax 损失函数进行训练。这些模型所使用的数据集均已通过 MTCNN 进行人脸对齐。

性能

模型 20180402-114759 在 LFW 数据集上的准确率为 0.99650 ± 0.00252。运行测试的具体说明请参阅页面“在 LFW 上验证”（https://github.com/davidsandberg/facenet/wiki/Validate-on-lfw）。请注意，输入模型的图像需要使用固定图像标准化方法进行预处理（例如，在运行 validate_on_lfw.py 时，请使用 --use_fixed_image_standardization 选项）。

FaceNet 快速上手指南

FaceNet 是一个基于 TensorFlow 的人脸识别系统，能够生成高质量的人脸嵌入向量（Embedding），用于人脸验证和聚类。本项目复现了论文《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》中的核心算法。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统: Ubuntu 14.04 或更高版本（推荐 Linux 环境）
• Python 版本: Python 2.7 或 Python 3.5+
• 深度学习框架: TensorFlow r1.7 (代码主要在此版本测试通过，高版本可能需要调整)
• 依赖库:
  • scipy
  • numpy
  • Pillow (PIL)
  • requests
  • opencv-python (可选，用于部分图像处理)

提示：国内用户建议使用清华源或阿里源加速 pip 包安装。

安装步骤

1. 克隆项目代码

git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git
cd facenet

2. 安装 Python 依赖

pip install -r requirements.txt
# 如果 requirements.txt 不存在，可手动安装核心依赖：
# pip install scipy numpy pillow requests opencv-python

3. 下载预训练模型

项目提供了在 CASIA-WebFace 和 VGGFace2 数据集上训练的预训练模型。以下是性能最佳的 VGGFace2 模型（LFW 准确率 0.9965）：

• 模型名称: 20180402-114759
• 架构: Inception ResNet v1
• 下载地址: Google Drive Link

下载后，将模型文件（.pb 或 checkpoint 文件）放置在项目目录下的 models/ 文件夹中。

注意：如果使用国内网络无法访问 Google Drive，请自行寻找国内镜像站点的备份资源。

基本使用

FaceNet 的核心功能是将人脸图像转换为 128 维的特征向量。以下是最简单的使用流程：对齐人脸并生成嵌入向量。

1. 人脸对齐与特征提取

使用提供的脚本对原始图片进行 MTCNN 人脸检测与对齐，并输出特征向量。

python src/align/align_dataset_mtcnn.py \
  ~/datasets/raw_images \
  ~/datasets/aligned_images \
  --image_size 160 \
  --margin 32

• ~/datasets/raw_images: 存放原始未处理人脸图片的文件夹。
• ~/datasets/aligned_images: 输出对齐后图片的目标文件夹。
• --image_size 160: 输入模型的标准图像尺寸。
• --margin 32: 人脸框周围的边距。

2. 生成嵌入向量 (Embeddings)

使用预训练模型将对齐后的图像转换为特征向量。

python src/facenet.py \
  ~/datasets/aligned_images \
  embeddings.npy \
  --model models/20180402-114759/20180402-114759.pb \
  --image_size 160 \
  --batch_size 100 \
  --use_fixed_image_standardization

• embeddings.npy: 输出的特征向量文件路径。
• --model: 指向下载的预训练模型文件路径。
• --use_fixed_image_standardization: 关键参数，必须添加此项以匹配预训练模型的标准化方式，否则准确率会大幅下降。

3. 验证模型性能 (可选)

如果您下载了 LFW (Labeled Faces in the Wild) 数据集，可以运行以下命令验证模型准确率：

python src/validate_on_lfw.py \
  ~/datasets/lfw \
  models/20180402-114759/20180402-114759.pb \
  --use_fixed_image_standardization \
  --distance_metric 1

生成的 embeddings.npy 文件可直接用于计算欧氏距离或余弦相似度，从而实现人脸识别或人脸聚类功能。