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Opencv人脸识别项目简介

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Opencv人脸识别项目简介Opencv人脸识别Project综述项目要求使用opencv实现对人脸库的主成分提取（不使用PCA类），完成特征模型保存对一张测试照片进行识别，找到图片库中和测试图片最像的图配置说明Opencv3.0VS2015Win10配置过程网上太多了，就不做过多解释了，可以参照某个教程来做。主要的也就几步，下载Opencv，配Path，配置VC++目录的包含目录和库目录，配置链接器附加项的附

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

项目要求

  • 使用opencv实现对人脸库的主成分提取（不使用PCA类），完成特征模型保存
  • 对一张测试照片进行识别，找到图片库中和测试图片最像的图

配置说明

  • Opencv3.0
  • VS2015
  • Win10

配置过程网上太多了，就不做过多解释了，可以参照某个教程来做。主要的也就几步，下载Opencv，配Path，配置VC++目录的包含目录和库目录，配置链接器附加项的附加依赖项。

人脸库

结果

  • 训练集是AT&T人脸库40×8(两张做测试用)
  • 左图是输入的测试人脸，右图两张是人脸库中的匹配到后还原人脸
测试人脸 匹配结果 匹配结果(前50%特征向量)
测试人脸 匹配结果 弱

前言

  • 为什么要做PCA (principle component analysis)

    主成分分析做的就是给了一堆很高维的数据，我们需要把它变成低维的数据，变成低维数据有一个好，最直观的就是数据量下来了。那图片举例，比如1000个样本，100×100的分辨率，以前1000×10000的数据，每个点就算是1Btye的数据，要10M。我把它映射到500维(取前50%特征向量)的空间，变成1000×500的数据，一下子降低到了500K，一下子降低了一个量级，更关键的是计算量瞬间也降了一个档次。一些场景如嵌入式设备上（如ZKteco的考勤机），计算和空间都是很奢侈的东西，我们的PCA就发挥作用了。

  • 怎么做数据的降维
    为什么要做降维原因还有很多很多，有兴趣的可以去查查，不在这里讲的主要原因是我自己也不知道。那么接下来就要分析怎么降维，降维大概的意思就是把一个数据点降到低维的数据点，比如XY二维的点映射到一维的话，如果是映射到x轴，那么所有点点乘个(1, 0)就好了；如果是三维的点降到一维那么点乘(1, 0, 0)就好了，降到二维点乘(1, 0, 0);(0, 1, 0)就好了，也就是相当于原来的数据矩阵乘了一个变换矩阵。

    问题来了，这个变换矩阵要怎么设定呢？是不是直接所有的都映射到X，Y，Z…轴上就好了呢？当然不是！比如下面有张数据点图表示男女的身高体重图

    黑点表示男生，红点表示女生
    X轴表示体重，Y轴表示身高

img

如果判断都是按照体重来划分的话，m1很可能就被判断成了女生，fm1则被判断成了男生。“虽然我体重轻一点，但是我身高比较高啊，我应该被划分成男生”。讲道理的话按照那条蓝线来分比较科学，为什么科学啊，因为比较符合图的分布，为什么符合分布啊？….这个时候有人就弄了一个PCA做降维的准则，有人说：“我觉得使得新的数据集方差最大的那种分法比较好。”大家想想，是这么个道理，方差比较小，大家挤成一团，很多数据点很容易重叠，也不容易区分。

数学推导

更加细致的推导可以去参考其他大学的pca课程ppt，如JHU这里有pca处理人脸步骤的详解,CMU的ppt则对整个过程的数学推导有详细的证明，CMU的ML课程主页还有更多的资源，是一个很好的学习的地方
看他们的ppt对PCA的理解帮助更大，如果想简单了解下直接看下我的证明也可以

假设数据集是

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新的数据集是

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原来的数据是p维，新的数据是k维，对于新数据的第一维数据

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我们需要选择 Opencv人脸识别项目简介使得Opencv人脸识别项目简介最大

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因此，目标变成了

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用拉格朗日乘子法求值

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Opencv人脸识别项目简介 (看不懂的话可以查The Matrix Cookbook)

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因此最大的方差就是最大的特征值，对应的

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是最大特征值对应的特征向量。
再来求

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这个时候

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需要满足要求使得

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同理可得它就是第二大的特征根，我们要找投影方差最大的K个向量，也就是协方差矩阵的前K大特征值对应的特征向量。
所以为了保存最多的信息，数据变换到K维空间我们的变换矩阵就是

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通过

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进行数据的还原

讲了那么多我们队PCA的大概求解过程也了解了，那么，具体用在人脸识别的分析上面是否又是如此呢？有点小小的不一样。
我们这时候不是图像的灰度值来算协方差矩阵，而是

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为什么呢，因为用offset值算的协方差矩阵，重构图像后的error是最小的。具体的推导我实在是懒得打了，把CMU课程上的两张推导图放上来，大家将就着看好了。
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述

计算小Tips

我们在计算协方差矩阵的时候，会发现特征值没法算，为什么呢，一个图像一万维，10000×10000的矩阵特征值不是算爆炸了吗？你会发现自己opencv的函数半天输出不出结果，这个时候如果人脸训练样本比较少的话，假设

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可以算

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的特征向量，然后乘以 A，就可以得到要求得协方差矩阵的特征向量，证明如下（摘自JHU的ppt）
这里写图片描述
这再次说明了一个问题，多看看别人学校的课程公开的资源，用google随便一搜很多，或者是coursera，比很多博客上的靠谱全面太多了，囧

源码

有时间我再挑代码重点解释下吧，大家上面理解了，下面的大家应该基本都能够看懂，原谅我翔一样的代码，看个高兴就好了…人脸库是上面提到的ATT/T，上面有链接，可以自己去下

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

cv::String root_folder = "att_faces";
int population = 10;
int gesture = 8;
double EigenPerc = 0.5;

/* --load model data-- */
int img_rows;
cv::Mat LoadNewSpaceData, loadEigenVector, loadDataMean; // datamean is a mean face (a vector)
/* ---------------- */

void showFace(cv::String windowName, cv ::Mat faceVector, int rows) {
    faceVector = faceVector.reshape(1, rows);
    faceVector.convertTo(faceVector, CV_8U);

    cv::imshow(windowName, faceVector); 
}

void saveModel() {  
    cv::Mat dataMat; // original image data 
    int img_rows; // will be wriiten to model file

    //read image data
    for (int man = 1; man <= population; man++)
        for (int pos = 1; pos <= gesture; pos++) {
            char filename[50];
            sprintf(filename, "att_faces/s%d/%d.pgm", man, pos);
            cv::Mat img = cv::imread(filename);
            cv::cvtColor(img, img, CV_RGB2GRAY);
            img_rows = img.rows;
            img = img.reshape(1, 1);            
            dataMat.push_back(img);         
        }
    dataMat.convertTo(dataMat, CV_32F);

    //calc covariance and dataMean (mean matrix will be written to model file)
    cv::Mat  cov, dataMean, dataMatOff, temp, temp12;
    cv::reduce(dataMat, dataMean, 0, CV_REDUCE_SUM);
    dataMean = dataMean / dataMat.rows;
    cv::repeat(dataMean, dataMat.rows, 1, temp12); //tips: source and destination array can't be the same
    cv::subtract(dataMat, temp12, dataMatOff); 
    cov = dataMatOff * dataMatOff.t();

    // Calculate eigenVectors of the corvariance matrix of original image matrix
    cv::Mat eigenVal, eigenVec;
    cv::Mat eigenVecFloat;

    cv::eigen(cov, eigenVal, eigenVec);
    eigenVec = eigenVec.t();        
    eigenVec.convertTo(eigenVecFloat, CV_32F);
    cv::Mat realEigenVec = dataMatOff.t() * eigenVecFloat;

    /* normalize eigenvector */
    cv::Mat temp1, temp2, temp3;
    cv::pow(realEigenVec, 2, temp1);
    cv::reduce(temp1, temp2, 0, CV_REDUCE_SUM);
    cv::sqrt(temp2, temp2);

    cv::repeat(temp2, temp1.rows, 1, temp3);
    cv::divide(realEigenVec, temp3, realEigenVec);      


    cv::Mat newSpaceData, newFace;

    int cutcols = (int)(EigenPerc * realEigenVec.cols);
    if (cutcols == 0) cutcols = 1;
    newSpaceData = dataMatOff * realEigenVec.colRange(0, cutcols);
    std::cout << "cols: "<< cutcols << std::endl;
    /*
    newFace = newSpaceData * (realEigenVec.colRange(0, cutcols).t());   
    newFace = newFace + dataMean;*/
    cv::FileStorage fsw("model.yml", cv::FileStorage::WRITE);
    fsw << "imageRows" << img_rows;
    fsw << "newSpaceData" << newSpaceData << "EigenVector" << realEigenVec.colRange(0, cutcols)
        << "dataMean" << dataMean;
    fsw.release();

    return; 
}


void loadModel() {
    cv::FileStorage fsr("model.yml", cv::FileStorage::READ);

    img_rows = (int)fsr["imageRows"];
    fsr["newSpaceData"] >> LoadNewSpaceData;
    fsr["EigenVector"] >> loadEigenVector;
    fsr["dataMean"] >> loadDataMean;
    fsr.release();
    cv::Mat newFace = LoadNewSpaceData * loadEigenVector.t();

    cv::Mat expandDataMean = cv::repeat(loadDataMean, newFace.rows, 1);
    newFace = newFace + expandDataMean;

    //show face
    showFace("model_face", newFace.rowRange(0, 1), img_rows);   
}

void checkFace(cv::Mat testFace) {
    cv::Mat testNewSpaceFace;
    testFace.convertTo(testFace, CV_32F);
    testNewSpaceFace = (testFace - loadDataMean) * loadEigenVector;

    // find a nearest face from newSpaceDataLoad
    float minDis = 3.402823466e+38F;
    cv::Mat matchFace;
    for (int i = 0; i < LoadNewSpaceData.rows; i++) {
        //std::cout << testNewSpaceFace;
        cv::Mat off = (testNewSpaceFace - LoadNewSpaceData.rowRange(i, i + 1));
        cv::Mat val = off * off.t();
        val.convertTo(val, CV_32F);
        float dis;
        dis = val.at<float>(0, 0);
        if (dis < minDis) {
            minDis = dis;
            matchFace = LoadNewSpaceData.rowRange(i, i + 1) * loadEigenVector.t();
        }       
    }
    cv::Mat face8U;
    matchFace = matchFace + loadDataMean;
    matchFace.convertTo(face8U, CV_8U);
    std::cout << minDis;

    showFace("matched_face", face8U, img_rows);
    cv::waitKey(0);
}

int main() {

    saveModel();
    loadModel();
    cv::namedWindow("original_face");
    cv::namedWindow("matched_face");
    cv::namedWindow("model_face");

    cv::Mat testFace = cv::imread("test.pgm");
    imshow("original_face", testFace);
    cv::cvtColor(testFace, testFace, CV_RGB2GRAY);
    testFace = testFace.reshape(1, 1);

    checkFace(testFace);

    return 0;

}

CV的教材及参考资料

  • 矩阵速查手册 the matrix cookbook，学习DM的时候Prof强力推荐的书，矩阵求导不知道怎么求的话可以看这本书
  • numerical recipes in c++
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