Python机器学习之人脸识别实战

人脸识别是目前比较火热的课题之一，也是机器学习中常见的应用场景之一。本文将用Python语言进行人脸识别实战，具体实现过程如下。

一、准备数据集

首先需要准备一些含有人脸的照片，这里我们选择使用LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集作为数据集。该数据集包含超过13,000张人脸照片，是一个常用的人脸识别数据集。

二、安装必要的库

我们需要安装以下几个库来对数据进行处理、训练和测试：

- numpy：用于对数据进行矩阵操作
- scikit-learn：用于训练和测试模型
- matplotlib：用于将结果可视化
- opencv-python：用于对图像进行处理和分析

安装方法是直接使用pip命令进行，如下所示：

```
pip install numpy
pip install scikit-learn
pip install matplotlib
pip install opencv-python
```

三、准备数据

我们需要把数据集中的图片进行处理，提取出每张图片中的人脸，然后将人脸数据保存为矩阵，便于后续的训练和测试。

下面是数据处理的代码：

```python
import os
import numpy as np
import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split


def read_images(folder):
    np.random.seed(42)
    data = []
    labels = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder):
        for file in files:
            if file.endswith("jpg") or file.endswith("png"):
                filepath = os.path.join(root, file)
                image = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                if image is not None:
                    image = cv2.resize(image, (100, 100))
                    data.append(np.asarray(image, dtype=np.uint8))
                    labels.append(len(labels))
    return data, labels


def prepare_data():
    data, labels = read_images("lfw")
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(np.asarray(data, dtype=np.float32),
                                                        np.asarray(labels, dtype=np.int32), test_size=0.2)
    return X_train, X_test, y_train, y_test
```

这里我们用了opencv-python库来读取和处理图像，将图像转换为灰度图，然后将每张图像的像素点作为一个向量呈现。

四、训练模型

我们选择使用PCA（Principal Component Analysis）算法来进行人脸识别模型的训练。PCA算法是一种常用的降维算法，可以将高维数据转换为低维数据，从而减小计算复杂度。我们先对训练数据进行PCA降维，然后使用KNN（K-Nearest Neighbors）算法进行分类训练。

下面是训练模型的代码：

```python
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier


def train_model(X_train, X_test, y_train, y_test, n_components=100):
    pca = PCA(n_components=n_components, svd_solver="randomized", whiten=True).fit(X_train)

    X_train_pca = pca.transform(X_train)
    X_test_pca = pca.transform(X_test)

    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
    knn.fit(X_train_pca, y_train)

    return knn, pca
```

五、测试模型

完成模型的训练后，我们需要进行模型的测试。我们选择使用测试集中的数据进行测试，并将结果可视化。

下面是测试模型的代码：

```python
import matplotlib.pyplot as plt


def test_model(knn, pca, X_test, y_test):
    y_pred = knn.predict(pca.transform(X_test))
    correct = np.count_nonzero(y_pred == y_test)
    accuracy = correct / y_test.size
    print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

    fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(10, 5),
                           subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
    for i, axi in enumerate(ax.flat):
        axi.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray')
        axi.set_title("Prediction: {}".format(y_pred[i]))
    plt.show()
```

这里我们使用了matplotlib库来显示测试结果。

六、完整代码

将以上代码整合起来，即可得到完整的Python人脸识别实战代码，如下所示：

```python
import os
import numpy as np
import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt


def read_images(folder):
    np.random.seed(42)
    data = []
    labels = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder):
        for file in files:
            if file.endswith("jpg") or file.endswith("png"):
                filepath = os.path.join(root, file)
                image = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                if image is not None:
                    image = cv2.resize(image, (100, 100))
                    data.append(np.asarray(image, dtype=np.uint8))
                    labels.append(len(labels))
    return data, labels


def prepare_data():
    data, labels = read_images("lfw")
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(np.asarray(data, dtype=np.float32),
                                                        np.asarray(labels, dtype=np.int32), test_size=0.2)
    return X_train, X_test, y_train, y_test


def train_model(X_train, X_test, y_train, y_test, n_components=100):
    pca = PCA(n_components=n_components, svd_solver="randomized", whiten=True).fit(X_train)

    X_train_pca = pca.transform(X_train)
    X_test_pca = pca.transform(X_test)

    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
    knn.fit(X_train_pca, y_train)

    return knn, pca


def test_model(knn, pca, X_test, y_test):
    y_pred = knn.predict(pca.transform(X_test))
    correct = np.count_nonzero(y_pred == y_test)
    accuracy = correct / y_test.size
    print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

    fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(10, 5),
                           subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
    for i, axi in enumerate(ax.flat):
        axi.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray')
        axi.set_title("Prediction: {}".format(y_pred[i]))
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    X_train, X_test, y_train, y_test = prepare_data()
    knn, pca = train_model(X_train, X_test, y_train, y_test)
    test_model(knn, pca, X_test, y_test)
```

通过以上代码的实现，我们已经实现了基于Python的人脸识别实战，可以识别出照片中的人脸并进行分类。