最近開始學(xué)習(xí)Qt,結(jié)合之前學(xué)習(xí)過的caffe一起搭建了一個(gè)人臉識別登錄系統(tǒng)的程序，新手可能有理解不到位的情況，還請大家多多指教。

為魚臺等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及魚臺網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、魚臺網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！

我的想法是用opencv自帶的人臉檢測算法檢測出面部，利用caffe訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，通過計(jì)算當(dāng)前檢測到的人臉與已近注冊的所有用戶的面部特征之間的相似度，如果大的相似度大于一個(gè)閾值，就可以確定當(dāng)前檢測到的人臉對應(yīng)為這個(gè)相似度大的用戶了。

###Caffe人臉識別

因?yàn)椴粩嘤行碌挠脩艏尤耄欢砑有掠脩艉笾匦抡{(diào)整CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)太費(fèi)時(shí)間，所以不能用CNN去判別一個(gè)用戶屬于哪一類。一個(gè)訓(xùn)練好的人臉識別網(wǎng)絡(luò)擁有很強(qiáng)大的特征提取能力（例如這里用到的VGG face）,我們finetune預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)時(shí)會調(diào)整最后一層的分類數(shù)目，所以最后一層的目的是為了分類，倒數(shù)第二個(gè)全連接層（或者前面的）提取到的特征通過簡單的計(jì)算距離也可以達(dá)到很高的準(zhǔn)確率，因此可以用計(jì)算相似度的方式判斷類別。

載入finetune后的VGG模型

代碼就不詳細(xì)解釋了，我用的是拿1000個(gè)人臉微調(diào)后的VGGface,效果比用直接下載來的weight文件好一點(diǎn)，這里可以用原始的權(quán)重文件代替。

import caffe
model_def = 'VGG_FACE_deploy.prototxt'
model_weights = 'VGG_Face_finetune_1000_iter_900.caffemodel'
# create transformer for the input called 'data'
net = caffe.Net(model_def,   # defines the structure of the model
        model_weights, # contains the trained weights
        caffe.TEST) 
transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})
transformer.set_transpose('data', (2,0,1)) # move image channels to outermost dimension
transformer.set_mean('data', np.array([104, 117, 123]))      # subtract the dataset-mean value in each channel
transformer.set_raw_scale('data', 255)   # rescale from [0, 1] to [0, 255]
transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0)) # swap channels from RGB to BGRxpor

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本文標(biāo)題：PyQt5+Caffe+Opencv搭建人臉識別登錄界面-創(chuàng)新互聯(lián)
新聞來源：http://aaarwkj.com/article30/cojsso.html

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