网站后台页面模板下载,中山专业网站建设价格,h5游戏网站,做网站需要哪些技术人才在上一篇博文《基于facenetfaiss开发构建人脸识别系统》中#xff0c;我们实践了基于facenet和faiss的人脸识别系统开发#xff0c;基于facenet后续提出来很多新的改进的网络模型#xff0c;arcFace就是其中一款优秀的网络模型#xff0c;本文的整体开发实现流程与前文相同…在上一篇博文《基于facenetfaiss开发构建人脸识别系统》中我们实践了基于facenet和faiss的人脸识别系统开发基于facenet后续提出来很多新的改进的网络模型arcFace就是其中一款优秀的网络模型本文的整体开发实现流程与前文相同只是在深度学习模型节点上将facenet替换为了arcFace网络模型整体流程示意图如下所示 整体的思路还是比较清晰明了的。
接下来先简单回顾一下相关技术原理。
ArcFace是一种人脸识别模型它是基于深度学习的卷积神经网络构建的。ArcFace模型在人脸识别领域具有很高的准确性和可靠性广泛应用于人脸识别技术和安全系统中。
ArcFace模型的核心思想是通过学习将人脸图像映射到一个高维特征空间中的稠密特征表示。它采用余弦距离作为判别指标使得同一个人的人脸特征向量之间的余弦距离较小不同人的人脸特征向量之间的余弦距离较大。通过训练过程模型可以学习到人脸的判别性特征实现人脸之间的区分和识别。
ArcFace模型的优点有以下几个方面 准确性高ArcFace在常见的人脸识别任务中取得了非常好的性能能够实现高准确性的人脸匹配和识别。 抗干扰能力强ArcFace模型在面对光照变化、表情变化、遮挡等干扰因素时仍能保持较高的稳定性和可靠性对人脸图像的变化有较好的适应性。 特征嵌入明显ArcFace模型通过学习得到的人脸特征向量在高维空间中有较明显的嵌入效果同一个人的人脸特征向量距离较近不同人的特征向量距离较远增加了模型的判别力。
然而ArcFace模型也存在一些缺点 复杂性高ArcFace模型相比其他简单的人脸识别模型比如FaceNet模型结构更加复杂需要更大的计算资源和更长的训练时间。 数据依赖性强ArcFace模型的性能与训练数据的质量和数量密切相关需要大规模的人脸数据集进行训练从而使模型具有更好的泛化能力。 隐私问题由于ArcFace模型具有较强的人脸识别能力潜在的隐私问题也随之出现。在应用和部署过程中需要遵循隐私保护的原则和规定。
ArcFace模型以其高准确性和鲁棒性在人脸识别领域占据重要地位但在实际应用中也需要考虑到模型复杂性、数据依赖性和隐私问题。
Faiss是一种用于高效相似性搜索的库由Facebook人工智能研究实验室开发。它基于近似最近邻Approximate Nearest Neighbor, ANN算法旨在解决大规模数据集的相似性搜索问题。Faiss可以在GPU和CPU上运行并提供了多种近似搜索算法和索引结构。
Faiss的主要构建原理是使用索引结构对数据进行预处理以便于在搜索时快速定位到相似的数据点。下面是Faiss的主要特点和优势
高效Faiss通过高度优化的算法和索引结构实现了非常高效的相似性搜索。它可以处理包含数百万或上亿个数据点的大规模数据集。
支持多种索引算法Faiss提供多种索引算法包括快速扫描、k-means、倒排文件等等。这些算法可以针对不同的数据特点和搜索需求选择最合适的索引结构以提高搜索性能。
可扩展性Faiss可以在单个GPU或多个GPU上运行并且支持分布式计算。这使得它能够有效地处理大规模数据集并实现快速搜索。
索引更新和存储Faiss允许动态地更新索引结构可以添加、删除或修改数据点。此外Faiss还提供了存储和加载索引结构的功能方便在不同环境中使用。
多种语言支持Faiss支持多种编程语言接口如C、Python等使得它在不同的开发环境下都易于使用和集成。
Faiss算法的一些缺点包括
近似性Faiss提供的是近似最近邻搜索并不保证精确的最近邻搜索结果。虽然近似搜索能够在处理大规模数据时显著提高搜索速度但在对结果的准确性有严格要求的应用中可能需要使用精确搜索算法。
参数调优Faiss中的索引算法有多个参数需要调整以获得最佳的搜索性能。对于不熟悉Faiss的用户来说可能需要一些实验和调优才能找到最优的配置。
存储需求基于索引结构的相似性搜索常常需要占用较大的存储空间尤其是当数据集非常大时。这可能对存储资源造成压力。
接下来我们来实现自己的想法arcFace模型可以直接使用官方开源项目即可这里我就不再自己训练了直接使用了网上开源的模型自己搜索就有很多的选择合适自己使用的即可接下来就是要实现人脸向量数据库的构建核心实现如下所示
def batch2Vec(picDirdatasets/, saveDirvector/):批量数据向量化处理if not os.path.exists(saveDir):os.makedirs(saveDir)feature[]person{}count0for one_person in os.listdir(picDir):oneDirpicDirone_person/print(one_person: , one_person, , one_num: , len(os.listdir(oneDir)), , count: , count)for one_pic in os.listdir(oneDir):one_pathoneDirone_picone_vecsinleImg2Vec(pic_pathone_path)if one_person in person:person[one_person].append([one_pic, one_vec])else:person[one_person][[one_pic, one_vec]]feature.append([one_path, one_vec])count1print(feature_length: , len(feature))with open(saveDirfaceDB.json, w) as f:f.write(json.dumps(feature))with open(saveDirperson.json, w) as f:f.write(json.dumps(person))
终端计算输出如下所示 向量数据计算完成如下所示 之后我们就可以基于人脸向量数据库来构建faiss索引输入单个查询向量来进行计算了核心实现如下所示
#检索计算
starttime.time()
distances, indexs index.search(query, topK)
print(distances_shape: , distances.shape)
print(indexs_shape: , indexs.shape)
endtime.time()
deltaround(end-start, 4)
#对比可视化
plt.clf()
plt.figure(figsize(36,6))
plt.subplot(1,6,1)
plt.imshow(Image.open(pic_path))
plt.title(OriginalImage\nSearchTime: str(delta)s)
indexsindexs.tolist()[0]
print(indexs: , indexs)
for i in range(len(indexs)):one_indindexs[i]plt.subplot(1,6,i2)plt.imshow(Image.open(images[one_ind]))one_dis distance(query, vectors[one_ind])plt.title(Topstr(i) SearchImage\nDis is: str(round(one_dis, 4)))
plt.savefig(compare.jpg)
同前文是一致的这里也是保证了接口数据的一致所以faiss模块的逻辑可以复用。
接下来看下实际检索效果 【查询输入】 【检索输出】 【查询输入】 【检索输出】 【查询输入】 【检索输出】 【查询输入】 【检索输出】 【查询输入】 【检索输出】 整体来看效果还是非常不错的而且整体的时耗也是很出色的。
下一篇文章中我会对faiss的时耗进行实验分析。
