python3+dlib人脸识别及情绪分析

2021-11-04 02:39:55

一、介绍

我想做的是基于人脸识别的表情（情绪）分析。看到网上也是有很多的开源库提供使用，为开发提供了很大的方便。我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定。使用python也缩短了开发周期。

官网对于dlib的介绍是：Dlib包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C ++ API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，手机和大型高性能计算环境。

虽然应用都比较高大上，但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意思的。

按照自己的想法与思路设计识别方式。目前也比较火的keras好像就是根据嘴型的变化作为情绪分析的一个指标。

而我的想法是利用嘴的张开比例，眼睛的睁开程度，眉毛的倾斜角度作为情绪分析的三个指标。但是由于人与人长相的差异较大，五官的也是千差万别，再加上我的计算方法也比较简单。所以识别效率并不是很高。

识别规则：

1、嘴巴张开距离占面部识别框宽度的比例越大，说明情绪越激动，可能是非常开心，也可能是极度愤怒。

2、眉毛上扬，17-21 或者 22-26 号特征点距离面部识别框顶部与识别框高度的比值越小，说明眉毛上扬越厉害，可表示惊讶、开心。眉毛的倾斜角度，开心时眉毛一般是上扬，愤怒时皱眉，同时眉毛下压的比较厉害。

3、眯眼睛，人在开怀大笑的时候会不自觉的眯起眼睛，愤怒或者惊讶的时候会瞪大眼睛。

系统缺点：不能捕捉细微表情的变化，只能大致的判断出人的情绪，开心、愤怒、惊讶、自然。

系统优点：结构简单，易于上手。

应用领域：微笑抓拍，捕捉瞬间的美好、缓解儿童自闭症、交互式游戏开发。

由于人感情的复杂性，这些表情确实不能完完全全的代表一个人内心深处的情绪波动，如要提高判断的准确性，则需要心率检测、语音处理等综合评价。

二、开发环境搭建：

1、安装VS2015，因为最新版的dlib-19.10需要这个版本的vscode

2、安装opencv（whl方式安装）：
从pythonlibs下载需要的版本whl文件，比如（opencv_python?3.3.0+contrib?cp36?cp36m?win_amd64.whl）
然后在本地使用pip install 安装。注意文件位置下安装(如：C:\download\xxx.whl)

3、安装dlib（whl方式安装）：
在这里下载dlib的各种版本的whl文件，然后在根目录下打开cmd直接安装即可。
但是为了学习使用dlib中的各种python实例程序，还是需要下载一个dlib的压缩包。
直接访问dlib官网即可下载：http://dlib.net/ml.html

dlib各种版本的whl文件：https://pypi.python.org/simple/dlib/

4、如果想要使用人脸模型特征标定的话，还需要一个人脸面部形状预测器，这个可以通过自己的照片进行训练，也可以使用dlib作者给出的一个训练好的预测器：

点击下载：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

三、实施思路

四、具体步骤

首先是利用dlib进行人脸识别：)

import cv2

import dlib

from skimage import io

# 使用特征提取器get_frontal_face_detector

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器

predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 图片所在路径

img = io.imread("2.jpg")

# 生成dlib的图像窗口

win = dlib.image_window()

win.clear_overlay()

win.set_image(img)

# 特征提取器的实例化

dets = detector(img, 1)

print("人脸数：", len(dets))

for k, d in enumerate(dets):

        print("第", k+1, "个人脸d的坐标：",

              "left:", d.left(),

              "right:", d.right(),

              "top:", d.top(),

              "bottom:", d.bottom())

        width = d.right() - d.left()

        heigth = d.bottom() - d.top()

        print('人脸面积为：',(width*heigth))

然后实例化一个 shape_predictor 对象，使用dlib作者训练好人脸特征检测器，进行人脸的特征点标定。

标定的时候使用opencv的circle方法，在特征点的坐标上面添加水印，内容就是特征点的序号和位置。

        # 利用预测器预测

        shape = predictor(img, d)

        # 标出68个点的位置

        for i in range(68):

            cv2.circle(img, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 4, (0, 255, 0), -1, 8)

            cv2.putText(img, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255))

        # 显示一下处理的图片，然后销毁窗口

        cv2.imshow('face', img)

        cv2.waitKey(0)

到此，68个特征点的信息就获取到了，下面就需要跟根据这个68个特征点的坐标信息，进行综合计算，作为每个表情的判断指标。

根据上面说到的我的判断指标，先计算嘴巴的张开比例，由于人离摄像头距离的远近，导致人脸识别框的大小不一，故选择比例来作为判断指标。

在选择指标的标准数值之前，先对多个开心的人脸照片进行分析。计算开心时的嘴巴张卡比例的平均。

下面是截取对人眉毛的数据处理方法，对左边眉毛上面的5个特征点进行线性拟合，拟合出一个一次函数直线，用拟合直线的斜率近似代表眉毛的倾斜程度。

                    # 眉毛

                    brow_sum = 0    # 高度之和

                    frown_sum = 0   # 两边眉毛距离之和

                    for j in range(17,21):

                        brow_sum+=  (shape.part(j).y - d.top()) + (shape.part(j+5).y- d.top())

                        frown_sum+= shape.part(j+5).x - shape.part(j).x

                        line_brow_x.append(shape.part(j).x)

                        line_brow_y.append(shape.part(j).y)

                    self.excel_brow_hight.append(round((brow_sum/10)/self.face_width,3))

                    self.excel_brow_width.append(round((frown_sum/5)/self.face_width,3))

                    brow_hight[0]+= (brow_sum/10)/self.face_width       # 眉毛高度占比

                    brow_width[0]+= (frown_sum/5)/self.face_width       # 眉毛距离占比

                    tempx = np.array(line_brow_x)

                    tempy = np.array(line_brow_y)

                    z1 = np.polyfit(tempx, tempy, 1)  # 拟合成一次直线

                    self.brow_k = -round(z1[0], 3)    # 拟合出曲线的斜率和实际眉毛的倾斜方向是相反的

我计算了25个人脸的开心表情的嘴巴张开比例、嘴巴宽度、眼睛张开程度、眉毛倾斜程度，导入excel表格生成折线图：

通过折线图能很明显的看出什么参数可以使用，什么参数的可信度不高，什么参数在那个范围内可以作为一个指标。

同样的方法，计算人愤怒、惊讶、自然时的数据折线图。

通过对多个不同表情数据的分析，得出每个指标的参考值，可以写出简单的表情分类标准：

                      # 分情况讨论

                        # 张嘴，可能是开心或者惊讶

                        if round(mouth_higth >= 0.03):

                            if eye_hight >= 0.056:

                                cv2.putText(im_rd, "amazing", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,

                                            (0, 0, 255), 2, 4)

                            else:

                                cv2.putText(im_rd, "happy", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,

                                            (0, 0, 255), 2, 4)

                        # 没有张嘴，可能是正常和生气

                        else:

                            if self.brow_k <= -0.3:

                                cv2.putText(im_rd, "angry", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,

                                            (0, 0, 255), 2, 4)

                            else:

                                cv2.putText(im_rd, "nature", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,

                                            (0, 0, 255), 2, 4)