内容简介：在传统编程中, 图像识别一直是一个难点, 虽然人能轻松做到, 但是用逻辑来描述这个过程, 并转换成程序是很难的。机器学习的出现让图像识别技术有了突破性的进展, 卷积神经网络的出现, 又使图像识别更上了一次层次。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成, 这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这里我们使用卷积神经网络对人脸进行性别识别, 项目中使用了
在传统编程中, 图像识别一直是一个难点, 虽然人能轻松做到, 但是用逻辑来描述这个过程, 并转换成程序是很难的。机器学习的出现让图像识别技术有了突破性的进展, 卷积神经网络的出现, 又使图像识别更上了一次层次。
卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成, 这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。
这里我们使用卷积神经网络对人脸进行性别识别, 项目中使用了 TensorFlow 机器学习库。
项目地址
数据收集与处理
机器学习的基础就是大量的数据。我以前从网上爬了一万张证件照, 现在正好用上, 作为训练数据。
简便的也可以从谷歌直接搜搜索 男(女)性证件照 也可以得到并且有标签的数据。
由于我收集的照片没有标签, 于是我花了一点时间从其中人工选出男女照片各200张并打上标记。
为了使识别更加准确, 项目中利用 openCV 裁剪出人脸部分的图像, 并缩放至 28*28 大小。
recognizer = cv2.CascadeClassifier("model/haarcascade_frontalface_default.xml")
crop(img_path):
try:
img = cv2.imread(img_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = recognizer.detectMultiScale(gray)
if len(faces):
x, y, w, h = faces[0]
c_img = img[y:y + h, x:x + w]
return cv2.resize(c_img, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
except:
pass
return None
对所有的数据都进行这样处理, 结果如下:
最后我们还需要清理异常的数据, 过一遍训练集, 把其中没有定位到人脸的图片去除掉。
训练模型
读取训练数据。
def read_img(files):
arr = []
for file in files:
img = Image.open("%s" % file)
pix = img.load()
view = np.zeros((IMAGE_H, IMAGE_W, 1), dtype=np.float)
for x in range(IMAGE_H):
for y in range(IMAGE_W):
r, g, b = pix[y, x]
view[x, y, 0] = (r + g + b) // 3
arr.append(view)
return np.array(arr)
这里对训练图像灰度化, 并且将训练数据中的一小部分作为验证集。
开始创建模型。
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(IMAGE_W, IMAGE_H, 1), strides=(1, 1), activation='relu'),
keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2)),
keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), activation='relu'),
keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dropout(0.2),
keras.layers.Dense(2, activation=tf.nn.softmax)
])
选择适当的优化器和损失函数编译模型。
model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
开始训练模型。
model.fit(x=train_x,
y=train_y,
batch_size=32,
epochs=30,
verbose=1,
callbacks=my_callbacks,
validation_split=0.05,
shuffle=True
)
测试模型
这里使用matplotlib来显示测试图片及结果。
predictions = model.predict(test_x)
class_names = ["Female", "Male"]
plt.figure(figsize=(12, 6))
for i in range(min(9, len(test_y))):
result = predictions[i]
max_label = int(np.argmax(result))
correct_label = int(np.argmax(test_y[i]))
plt.subplot(3, 6, 2 * i + 1)
plt.grid(False)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
img = test_x.reshape(test_x.shape[0], IMAGE_W, IMAGE_H)[i]
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.xlabel("{} - prob:{:2.0f}%".format(class_names[max_label], 100 * np.max(result)))
plt.subplot(3, 6, 2 * i + 2)
plt.grid(False)
plt.yticks([])
plt.ylim([0, 1])
bar = plt.bar(range(2), result)
bar[max_label].set_color('red')
bar[correct_label].set_color('green')
plt.show()
脸部头像右侧的两列分别代表 女性概率 和 男性概率 。
这里我们看到全都对了, 正确率非常高。
模型并不复杂, 大部分工作都在收集数据和调整训练参数上, 这也体现出了卷积神经网络对图像强大的处理能力。
以上所述就是小编给大家介绍的《机器学习人脸性别识别》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
猜你喜欢:
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
The Dream Machine
M. Mitchell Waldrop / Penguin Books / 2002-8 / USD 16.00
While most people may not be familiar with the name J. C. R. Licklider, he was the guiding spirit behind the greatest revolution of the modern era. At a time when most computers were big, ponderous ma......一起来看看 《The Dream Machine》 这本书的介绍吧!
