基于深度学习的面部关键点识别系统

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1. 项目简介

面部关键点识别是指从图像中自动定位出人脸上的特定部位（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的位置。随着计算机视觉技术的发展，面部关键点识别已经成为许多应用的核心技术之一，如面部识别、表情分析、虚拟试妆等。传统的基于特征的方法在光照变化、遮挡、姿态等方面表现不佳，而深度学习方法因其强大的特征表示能力和适应性，在这一领域取得了显著的进步。本项目利用 Tensorflow 和 Keras 构建卷积神经网络，利用扩充的数据集完成模型的训练、验证和测试，面部关键点识别像素级误差为0.95，小于1个像素点。并利用 Flask + Bootstrap 框架搭建交互式分析平台，通过上传待测试人脸图像，调用模型，完成关键点的识别和标绘。

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基于深度学习的面部关键点识别系统

2. 面部关键点数据集读取与预处理

人脸关键点检测是指给定人脸图像，定位出人脸面部的关键点，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓区域的点，由于受到姿态和遮挡等因素的影响，人脸关键点检测是一个富有挑战性的任务。人脸关键点是人脸各个部位的重要特征点，通常是轮廓点与角点。本数据集的面部关键点包括左右眼、眉毛、鼻子、嘴巴的共计30个关键点位：

......

imag = []
for i in range(0,7049):
    img = train_data['Image'][i].split(' ')
    img = ['0' if x == '' else x for x in img]
    imag.append(img)

image_list = np.array(imag,dtype = 'float')
X_train = image_list.reshape(-1,96,96,1)

training = train_data.drop('Image',axis = 1)

y_train = []
for i in range(0,7049):
    y = training.iloc[i,:]

    y_train.append(y)
y_train = np.array(y_train,dtype = 'float')

def plot_image(image, keypoint, axis, title):
    image = image.reshape(96,96)
    axis.imshow(image, cmap='gray')
    axis.scatter(keypoint[0::2], keypoint[1::2], marker='*', s=30, c='red')
    plt.title(title)

3. 数据增强与样本扩充

原始样本只包含7049条，样本过少，难以训练大规模参数的神经网络，针对人脸关键点数据，可以采用平移、旋转、像素增强等策略，进行样本的扩充：

import numpy as np
import cv2
from math import cos, sin, pi

def rotate_augmentation(images, keypoints):
    rotated_images = []  # 用于存储旋转后的图像列表
    rotated_keypoints = []  # 用于存储旋转后的关键点列表
    
    print("正在增强的角度（度）: ")  # 打印增强角度的标题
    for angle in rotation_angles:  # 对预定义的一系列旋转角度进行循环
        for angle in [angle, -angle]:  # 使用角度及其相反数进行增强
            print(f'{angle}', end='  ')  # 打印当前使用的角度
            
            M = cv2.getRotationMatrix2D((48,48), angle, 1.0)  # 获取给定角度下的旋转矩阵
            angle_rad = -angle * pi / 180.  # 将角度从度转换为弧度
            
            # 对数据集中的每张图像应用旋转
            for image in images:
                rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (96,96), flags=cv2.INTER_CUBIC)  # 应用旋转
                rotated_images.append(rotated_image)  # 将旋转后的图像添加到列表中
            
            # 对每个关键点集应用旋转公式
            for keypoint in keypoints:
                rotated_keypoint = keypoint - 48.  # 将关键点围绕原点居中
                
                # 对每个坐标对应用旋转公式
                for idx in range(0, len(rotated_keypoint), 2):
                    x, y = rotated_keypoint[idx], rotated_keypoint[idx + 1]
                    rotated_keypoint[idx] = x * cos(angle_rad) - y * sin(angle_rad)
                    rotated_keypoint[idx + 1] = x * sin(angle_rad) + y * cos(angle_rad)
                
                rotated_keypoint += 48.  # 将关键点移回原来的位置
                rotated_keypoints.append(rotated_keypoint)  # 将旋转后关键点添加到列表中
            
    # 将旋转后的图像列表重塑成形状为 (-1, 96, 96, 1) 的张量
    rotated_images = np.reshape(rotated_images, (-1, 96, 96, 1))
    
    return rotated_images, rotated_keypoints  # 返回增强后的图像和关键点

完成扩充后，训练集样本数达到了 21147 条。旋转后的样本，关键点位也同时进行了偏移。

4. 卷积神经网络模型构建

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，例如图像。CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，尤其是在图像识别、目标检测和图像生成等方面。

关键特点：

1. 局部感受野：CNN通过卷积层捕捉输入数据的局部特征，每个神经元只与输入数据的一个局部区域相连接。
2. 权重共享：在卷积层中，同一个卷积核的权重在整个输入数据上共享，这减少了模型参数的数量，提高了训练效率。
3. 池化层：CNN通常在卷积层之后使用池化层来降低特征维度，减少计算量，同时保持特征的不变性。
4. 层次结构：CNN通过多个卷积和池化层的堆叠，逐渐提取从低级到高级的特征

Tensorflow是一个开源的机器学习框架，而Keras是一个高级API，它可以运行在Tensorflow之上，使得构建和训练神经网络变得更加简单。

model = Sequential()

model.add(Convolution2D(32, (3,3), padding='same', use_bias=False, input_shape=(96,96,1)))
model.add(LeakyReLU(alpha = 0.1))
model.add(BatchNormalization())

model.add(Convolution2D(32, (3,3), padding='same', use_bias=False))
model.add(LeakyReLU(alpha = 0.1))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))

......

model.add(Convolution2D(128, (3,3),padding='same', use_bias=False))
# model.add(BatchNormalization())
model.add(LeakyReLU(alpha = 0.1))
model.add(BatchNormalization())

......

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(30))
model.summary()

model.compile(optimizer='adam', 
              loss='mean_squared_error',
              metrics=['mae'])

5. 模型训练与验证

利用切分的训练集进行模型的训练，验证集进行模型的验证评估，并保存 val_mae 最低的模型权重：

checkpoint = ModelCheckpoint('save_models/best_model.h5', monitor='val_mae', verbose=1, mode='min',save_best_only=True)
early = EarlyStopping(monitor="val_mae", mode="min",restore_best_weights=True, patience=5)
lrp_reducer = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=lrp_factor, patience=lrp_patience, verbose=1)

callbacks_list = [checkpoint, early, lrp_reducer]

history = model.fit(
    x_train, y_train, 
    batch_size=batch_size,
    epochs=epochs,
    steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size,
    verbose=1,
    callbacks=callbacks_list,
    validation_data=(x_val, y_val),
    validation_steps=x_val.shape[0]//batch_size
)

模型完成训练后，保存验证集中 MAE 误差最低的模型权重，对测试集进行评估：

train_result = model.evaluate(x=x_train, y=y_train, batch_size=batch_size)
valid_result = model.evaluate(x=x_val, y=y_val, batch_size=batch_size)
test_result = model.evaluate(x=x_test, y=y_test, batch_size=batch_size)

eval_result = pd.DataFrame(zip(train_result, valid_result, test_result), columns=['Train','Valid', 'Test'], index=['Loss','MAE'])
eval_result

6. 基于深度学习的面部关键点识别系统

利用 Flask + Bootstrap 框架搭建响应式布局的交互分析 web 系统，利用 keras load_model 加载训练好的性能最佳的模型，提供标准化 rest api，提供面部人脸关键点在线识别功能。

6.1 系统首页

6.2 人脸关键点在线识别

7. 结论

本项目利用 Tensorflow 和 Keras 构建卷积神经网络，利用扩充的数据集完成模型的训练、验证和测试，面部关键点识别像素级误差为0.95，小于1个像素点。并利用 Flask + Bootstrap 框架搭建交互式分析平台，通过上传待测试人脸图像，调用模型，完成关键点的识别和标绘。

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