DFace (Deeplearning Face) •

Linux CPU	Linux GPU	Mac OS CPU	Windows CPU

基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。

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DFace 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用　pytorch　框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。 DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。 所有的灵感都来源于学术界最近的一些研究成果，例如　Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 和 FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

MTCNN 结构　　

如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005

TODO(需要开发的功能)

• 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 Paper和FaceNet
• 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。
• 3D人脸反欺诈。
• mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。
• Tensor RT移植，高并发。
• Docker支持，gpu版

安装

DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境，我推荐使用Anaconda来设置一个独立的虚拟环境。如果使用GPU训练模式，需要安装Nvidia的cuda和cudnn。 目前作者倾向于Linux Ubuntu安装环境。感谢热心网友提供windows DFace安装体验，windos安装教程具体 可参考他的博客

依赖

• cuda 8.0
• anaconda
• pytorch
• torchvision
• cv2
• matplotlib

git clone https://gitee.com/kuaikuaikim/dface.git

在这里我提供了一个anaconda的环境依赖文件environment.yml （windows请用environment-win64.yml,Mac OSX请用environment_osx.yaml），它能方便你构建自己的虚拟环境。

cd dface  

conda env create -f environment.yml

添加python搜索模块路径

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:{your local DFace root path}

人脸识别和检测

如果你对mtcnn模型感兴趣，以下过程可能会帮助到你。

训练mtcnn模型

MTCNN主要有三个网络，叫做PNet, RNet 和 ONet。因此我们的训练过程也需要分三步先后进行。为了更好的实现效果，当前被训练的网络都将依赖于上一个训练好的网络来生成数据。所有的人脸数据集都来自　WIDER FACE 和 CelebA。WIDER FACE仅提供了大量的人脸边框定位数据，而CelebA包含了人脸关键点定位数据。以下训练除了　生成ONet的人脸关键点训练数据和标注文件　该步骤使用CelebA数据集，其他一律使用WIDER FACE。如果使用wider face的 wider_face_train.mat 注解文件需要转换成txt格式的，我这里用h5py写了个 转换脚本. 这里我提供一个已经转换好的wider face注解文件 anno_store/wider_origin_anno.txt, 以下训练过程参数名--anno_file默认就是使用该转换好的注解文件。

• 创建 dface 训练数据临时目录，对应于以下所有的参数名　--dface_traindata_store

mkdir {your dface traindata folder}

• 生成PNet训练数据和标注文件

python dface/prepare_data/gen_Pnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录}　--anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt}

• 乱序合并标注文件

python dface/prepare_data/assemble_pnet_imglist.py

• 训练PNet模型

python dface/train_net/train_p_net.py

• 生成ＲNet训练数据和标注文件

python dface/prepare_data/gen_Rnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀，就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件}

• 乱序合并标注文件

python dface/prepare_data/assemble_rnet_imglist.py

• 训练RNet模型

python dface/train_net/train_r_net.py

• 生成ONet训练数据和标注文件

python dface/prepare_data/gen_Onet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀，就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} --rmodel_file {之前训练的Rnet模型文件}

• 生成ONet的人脸五官关键点训练数据和标注文件

python dface/prepare_data/gen_landmark_48.py

• 乱序合并标注文件(包括人脸五官关键点)

python dface/prepare_data/assemble_onet_imglist.py

• 训练ONet模型

python dface/train_net/train_o_net.py

测试人脸检测

如果不想训练，我已经把onet_epoch.pt,pnet_epoch.pt,rnet_epoch.pt三个文件放到model_store目录，直接运行test_image.py即可

python test_image.py

人脸对比

TODO 根据center loss实现人脸识别

测试效果

QQ交流群(模型获取请加群)

681403076

本人微信

jinkuaikuai005

License

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