Tổng hợp các bài viết trong blog thigiacmaytinh.com về chủ đề nhận diện khuôn mặt.
Mục lục
- Phần 1: Phát hiện khuôn mặt
- Phần 2: Phân loại khuôn mặt
- Phần 3: Nhận diện khuôn mặt
- Bonus: Dataset về nhận diện khuôn mặt
Phần 1: Phát hiện khuôn mặt
Bước này dùng để tìm xem có khuôn mặt trong ảnh hay không? Kết quả bước này là list rectangle
1.1 Phát hiện khuôn mặt bằng thuật toán Cascade
Haar Cascade, LBP Cascade tuy đã cũ nhưng vẫn có ưu điểm lớn là chạy rất nhẹ & phát hiện được khuôn mặt trong ảnh lớn 2K (2560 x 1440), 4K (3840 x 2160)
1.2 Phát hiện khuôn mặt trên trình duyệt Chrome bằng OpenCV JS
Phần 2: Phân loại khuôn mặt
Bước này dùng để loại bỏ các khuôn mặt bất thường/không hợp để loại bỏ, giảm sai sót trong quá trình nhận diện
2.1 Phát hiện hướng nhìn khuôn mặt bằng InsightFace
2.2 Sử dụng Facemesh kết hợp SVM để dự đoán hướng nhìn khuôn mặt
https://thigiacmaytinh.com/nhan-dien-khuon-mat-p3-toi-uu-hoa/
Phần 3: Nhận diện khuôn mặt
Sau khi crop khuôn mặt và loại bỏ các khuôn mặt bất thường thì còn lại các khuôn mặt hợp lệ để nhận diện
3.1 Nhận diện khuôn mặt
3.2 Nhận diện khuôn mặt bằng C#
Sử dụng thư viện FaceComp.dll để viết app nhận diện bằng C#, dành cho các bạn nắm vững C# hơn C++, Python. Ưu điểm là dễ làm form, dễ trang trí và nộp luận văn/đồ án 😀
3.3 Nhận diện khuôn mặt bằng Dlib Python
Thư viện Dlib là thư viện mà Face_recognition ở trên sử dụng để nhận diện khuôn mặt.
3.4 Nhận diện khuôn mặt bằng InsightFace
3.5 Face_recognition – thư viện nhận diện khuôn mặt Python
Thư viện mã nguồn mở viết bằng Python dùng để nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao hơn OpenCV.
Bonus Dataset về nhận diện khuôn mặt
Bộ ảnh 1000 người nước ngoài đã được sắp xếp theo folder
Bộ ảnh người nước ngoài với 1000 người sắp xếp trong các folder con, mỗi folder có ít nhất là 2 ảnh trở lên
ForeignPerson.zip (109MB – Google Drive)
Bộ ảnh 4000 người nước ngoài
Bộ ảnh 4000 người nước ngoài không trùng lặp nhau bỏ vào chung 1 folder
4000ForeignFace.zip (56MB – Google Drive)
Bộ ảnh phân loại nam/nữ
Dùng để test thuật toán phân loại (classify) khuôn mặt với 2 lớp (binary classification)
gender_dataset_face.zip (70MB – Google Drive)
Bộ ảnh 1000 người nổi tiếng Việt Nam đã crop
VN-celeb.zip (638MB – Google Drive)