Pytorch 深度学习实战教程(六):仝卓自爆,快本打码。

2020年7月17日09:01:05 1 335 °C
摘要

人脸识别技术的应用,指定视频人物面部打码。

Pytorch 深度学习实战教程(六):仝卓自爆,快本打码。

本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已收录,有技术干货文章,整理的学习资料,一线大厂面试经验分享等,欢迎 Star 和 完善。

一、人脸识别

人脸识别是一门比较成熟的技术。

它的身影随处可见,刷脸支付,信息审核,监控搜索,人脸打码等。

更多的时候,它是方便了我们的生活,足不出户,就可以实现各种 APP 的实名认证,信息审核。

一些公司,也都有对内部员工开放的刷脸支付系统,不用带手机,不用带工卡,带着一张或美丽帅气的脸庞,就可以在公司内部「买买买,刷刷刷」。

二、人脸打码

除了这些常规操作,还可以对视频里的特定人物进行打码。

仝卓自爆高考作弊,可谓"教科书"级别的"仝"归于尽的坑爹教程。

为避免风险,《快乐大本营》反应迅速,对仝卓出现的画面进行了打码处理。

Pytorch 深度学习实战教程(六):仝卓自爆,快本打码。

这「任性」的打码方式,简单粗暴。

对于视频,人工后期的逐帧处理,打码任务无疑是个「体力活」。

但如果结合脸识别技术,那这个任务就会简单很多。

本文从原理出发,讲解人脸识别技术的视频打码应用。

过滤视频的敏感人物,就这么简单!

三、人脸识别技术

人脸识别技术包涵了多种算法,整个流程大致如下:

  • 使用检测技术,检测出人脸位置。
  • 使用 landmark 技术,检测出人脸关键点。
  • 根据人脸位置和人脸关键点,裁剪出人脸区域,并根据关键点将人脸图片进行矫正,得到「标准脸」。
  • 计算「标准脸」的人脸特征向量。
  • 与「人脸库」的人脸特征向量比对,计算向量的距离,找到最接近的人,输出人脸识别结果。

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1、人脸检测

输入:原始的可能含有人脸的图像。

输出:人脸位置的 bounding box。

这一步一般我们称之为“人脸检测”(Face Detection),人脸检测算法,可以使用的库有很多,例如 OpenCV、dlib、face_recognition、RetianFace、CenterFace 等等。

太多了,数不过来。

当然,自己用 yolo 、ssd 这类经典的检测算法,自己实现一个也是可以的。

2、人脸裁剪及矫正

输入:原始图像 + 人脸位置 bounding box。

输出:“校准”过的只含有人脸的图像。

这一步需要使用 landmark 算法,检测人脸中的关键点,然后根据这些关键点对人脸做对齐校准。

所谓的关键点,就是下图所示的绿色的点,通常是眼角的位置、鼻子的位置、脸的轮廓点等等。

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有了这些关键点后,我们就可以把人脸“校准”,或者说是“对齐”。

解释就是原先人脸可能比较歪,这里根据关键点,使用仿射变换将人脸统一“摆正”,尽量去消除姿势不同带来的误差。这一步我们一般叫 Face Alignment 。

3、人脸特征

输入:校准后的单张人脸图像。

输出:一个向量表示。

这一步就是使用深度卷积网络,将输入的人脸图像,转换成一个向量的表示。这个向量就是人脸的特征,例如:

Pytorch 深度学习实战教程(六):仝卓自爆,快本打码。

这密密麻麻的 128 维的向量,就是一张人脸的特征,你也可以叫做人脸的编码。

提取特征这种事,卷积神经网络很在行。

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举个例子,VGG16 是深度学习中一个比较简单的基本模型。

输入卷积神经网络的是图像,经过一系列卷积后,全连接分类得到类别概率。

整个过程是这样的:

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其实,卷积神经网络不断的进行卷积,下采样,这就是一个提取特征的过程,最后通过全链接层得到类别概率。

人脸特征提取,我们也可以这么操作。我们可以去掉全连接层,用计算的特征(一般就是卷积层的最后一层,e.g. 图中的conv5_3)来当作提取的特征进行计算。

与分类任务不同的是,最后使用的 loss 损失函数是不同的。

在理想的状况下,我们希望“向量表示”之间的距离就可以直接反映人脸的相似度:

  • 对于同一个人的人脸图像,对应的向量的欧几里得距离应该比较小。
  • 对于不同人的人脸图像,对应的向量之间的欧几里得距离应该比较大。

所以,每个人脸的类别中心,应该尽可能远一些,这样才能用于区别不同的人。

人脸常用的 loss 有 center loss 、 arcface loss 等。

人脸识别类似于,细粒度的分类。

训练过分类任务的,应该都知道。

训练人和猪的二分类,很好训练,因为人和猪的特征差别很明显。

但训练男人和女人的二分类,就要难一些,因为男人和女人的特征很相近。

为了更好区分男人和女人,就需要使用类别中心间距大的损失函数。

人脸识别,更是一种细粒度的区分,都是人,但你要区分出张三、李四、王二麻。

4、人脸识别

人脸识别,一般是需要建立一个「检索库」。

简单解释一下,我们要识别张三、李四、王二麻。

那么,我们就要选张三、李四、王二麻每个人的 10 张(自己定)图片。

然后使用我们训练好的人脸特征模型,提取每个人的人脸特征。

这样每个人,就都有 10 个人脸特征了,这就是一个「检索库」。

需要识别的图片,提取人脸特征后,依次与检索库已有的人脸特征去比对,投票选出最接近的人。

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四、人脸打码

人脸识别技术原理清楚了,我们就可以使用这个技术,给仝卓打码。

可以看到,人脸识别技术涉及到的算法较多,自己依次实现是需要时间的。

但这,难不倒身为优秀「调包侠」的我。

开源的第三方库有很多,比如 face_recognition。

里面集成了人脸检测、人脸识别等接口。

我们先看下今天的任务。

使用人脸识别技术,对这一小段视频,给仝卓的人脸进行打码。

整理一下思路:

首先,我们使用 opencv 这类的程序处理视频,只能处理画面,不能处理声音。

所以,需要先将音频保存,再将处理好的视频和音频进行合成,这样既保证了画面打码,又保证了声音还在。

这块可以使用 ffmpeg 实现。

安装好 ffmpeg 并配置好环境变量。

ffmpeg 下载地址:https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/

编写如下代码:

视频转音频,视频加音频的函数写好了,接下来,我们写视频自动打码的程序。

首先,安装 face_recognition。

face_recognition 有详细的 API 文档:

https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/face_recognition.html

我们先将要处理的视频保存到本地:

https://cuijiahua.com/wp-content/uploads/2020/07/cut.mp4

然后就可以使用 opencv 读取视频检测画面的每一张人脸。

运行效果:

Pytorch 深度学习实战教程(六):仝卓自爆,快本打码。

这样,对画面中检测到的每张人脸,进行人脸识别,是仝卓,那就打码。

打码图片,咱也用个简单粗暴的。

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打码图片下载地址:

https://cuijiahua.com/wp-content/uploads/2020/07/mask.jpg

将 mask.jpg 保存到本地。

再截取一张仝卓的人脸图片,作为对比库,当然多张也是可以的,这里用一张就够了。

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我们选择这张图片,图片下载地址:

https://cuijiahua.com/wp-content/uploads/2020/07/tz.jpg

将图片下载到本地,编写如下代码,就可以提取人脸的特征。

运行结果:

Pytorch 深度学习实战教程(六):仝卓自爆,快本打码。

可以看到使用几行代码,就可以提取 128 维的人脸特征。

整体流程是:

  • 使用 ffmpeg 保存音频
  • 处理视频,给仝卓打码。
  • 为处理好的视频添加音频。

直接看代码。

程序有详细的注释,最终生成的视频会保存为 output-f.mp4,让我们看下效果吧。

效果还不错吧?

五、最后

face_recognition 无论是检测还是识别的效果一般,想实现更强大、更稳定的自动打码效果,就需要自己有针对的优化订制了。

PS:文中出现的所有代码,均可在我的 github 上下载,欢迎 Follow、Star:点击查看

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Jack Cui

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    • avatar 心灵博客 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Mac OS X 10_14_5 广东省广州市 联通 1

      大神级别的,我只能膜拜一下