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概述

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別。

本項目中我們將實現(xiàn)攝像頭人臉識別效果，包含人名標簽和識別框，并結(jié)合燈帶的亮燈狀態(tài)制作人臉識別門禁系統(tǒng)。
（最終效果視頻）

項目基礎(chǔ)

人臉識別

硬件準備：

AI主控：LattePanda
輸入輸出設(shè)備：5英寸顯示屏、鍵盤、鼠標、攝像頭

人臉信息錄入：

1、雙擊桌面上的“startpage.sh”，打開JupyterLab，切換到“home/lattepanda/桌面/LattePanda&AI項目實戰(zhàn)/”目錄下，如下圖，檢查一下項目必需的3個文件；

2、雙擊進入“圖片拍攝”文件夾；

3、雙擊打開程序，修改拍攝的照片數(shù)量，例如for index in range(3)；

樣例代碼：

4、選擇無其他人、無雜物的背景，正眼看著攝像頭，然后運行程序，拍攝的圖片會在程序同目錄下依次出現(xiàn)；

5、雙擊圖片查看拍攝效果；

6、選擇效果最好的一張，重命名為此人的姓名；

7、將照片復制到“LattePanda&AI-人臉識別門禁系統(tǒng)”文件夾下。

程序編寫：

1、雙擊打開“人臉識別.ipynb”；

樣例代碼：

復制代碼隱藏代碼

#導入人臉識別模塊
from faceRecognition import *
#人臉檢測與識別文件調(diào)用
faceDetectorPath = "face-detection-retail-0005.xml"
landmarksPath = "landmarks-regression-retail-0009.xml"
faceReidentificationPath = "face-reidentification-retail-0095.xml"
#調(diào)用訓練模型文件
model = Model()
model.load(faceDetectorPath = faceDetectorPath,
landmarksPath = landmarksPath,
faceReidentificationPath = faceReidentificationPath)
#初始化攝像頭與窗口
camera = Camera()
screen = Screen("人臉識別門禁系統(tǒng)", (0,0,0))
#打開手寫數(shù)字交互窗口，按下“Q”鍵退出窗口
if_run = 1
while (if_run == 1):
#從攝像頭獲取圖片
image = camera.read(flip = False)
#圖片剪裁
image = model.clipResizeFrame(image)
screen.clear()
#獲取人臉識別結(jié)果并在屏幕上顯示識別標簽
results = model.predict(image)
screen.putImage(image, 80, 0, 640, 480)
for roi, landmarks, identity in zip(*results):
x, y = roi.position
w, h = roi.size
screen.putTag(identity, x+80, y, w, h, bg=(0,255,0))
#打開與顯示交互窗口，如果按下Q鍵，將無法進入下一次while循環(huán)
if screen.show():
if_run = 0
screen.quit()

復制代碼

2、運行程序，當執(zhí)行到最后一個單元格時，會打開交互窗口。
未識別到人臉：

檢測到未知人臉：

識別到已知人臉，并顯示此人姓名：

3、按鍵盤上的“Q”鍵可退出交互窗口。

項目進階

人臉識別門禁系統(tǒng)

如果讓人臉作為門禁系統(tǒng)的鑰匙，會使我們的生活更方便快捷。當識別到主人的人臉時，燈帶亮綠燈，表示準許進入；否則顯示紅燈。

硬件準備：

主控：Arduino UNO、IO 傳感器擴展板 V7.1
模塊：WS2812 RGB 全彩燈帶

硬件連接圖：

*WS2812上有7個RGB燈，程序中的np[0]表示第一個燈，程序中的np[1]表示第二個燈。

程序編寫：

雙擊打開“人臉識別_燈帶.ipynb”；

樣例代碼：

復制代碼隱藏代碼

#導入人臉識別模塊
from faceRecognition import *
import time
from pinpong.board import Board,Pin,NeoPixel
NEOPIXEL_PIN = Pin.D7
PIXELS_NUM = 1 #燈數(shù)，如果需要多個燈亮，請改此數(shù)值
#初始化，選擇板型和端口號
Board("uno", "/dev/ttyUSB0").begin()
np = NeoPixel(Pin(NEOPIXEL_PIN), PIXELS_NUM) #np[0]表示第一個燈，np[1]表示第二個燈，以此類推
#人臉檢測與識別文件調(diào)用
faceDetectorPath = "face-detection-retail-0005.xml"
landmarksPath = "landmarks-regression-retail-0009.xml"
faceReidentificationPath = "face-reidentification-retail-0095.xml"
#調(diào)用訓練模型文件
model = Model()
model.load(faceDetectorPath = faceDetectorPath,
landmarksPath = landmarksPath,
faceReidentificationPath = faceReidentificationPath)
#初始化攝像頭與窗口
camera = Camera()
screen = Screen("人臉識別門禁系統(tǒng)", (0,0,0))
#打開手寫數(shù)字交互窗口，按下“Q”鍵退出窗口
if_run = 1
led = 0
count = 0
while (if_run == 1):
#從攝像頭獲取圖片
image = camera.read(flip = False)
#圖片剪裁
image = model.clipResizeFrame(image)
screen.clear()
#獲取人臉識別結(jié)果并在屏幕上顯示識別標簽
results = model.predict(image)
screen.putImage(image, 80, 0, 640, 480)
for roi, landmarks, identity in zip(*results):
x, y = roi.position
w, h = roi.size
screen.putTag(identity, x+80, y, w, h, bg=(0,255,0))
#count>30,修改30可調(diào)節(jié)切換燈顏色的速度
if identity != "未知人臉" and count>30:
np[0] = (0, 255 ,0) #設(shè)置第一個燈亮綠色
#np[1] = (0, 255 ,0) #設(shè)置第二個燈亮綠色
count = 0
elif identity == "未知人臉" and count>30:
np[0] = (255, 0 ,0) #設(shè)置第一個燈亮紅色
#np[1] = (255, 0 ,0) #設(shè)置第二個燈亮紅色
count = 0
count+=1
#打開與顯示交互窗口，如果按下Q鍵，將無法進入下一次while循環(huán)
if screen.show():
if_run = 0
screen.quit()

復制代碼

運行效果：

當識別到已知人臉時，燈帶的第一個燈亮綠色；

當屏幕中沒有人臉或者是未知人臉時，燈帶的第一個燈亮紅色。

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