#基于SVM的人脸识别
2016-08-29 21:22
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#数据说明
LFW全称为Labeled Faces in the Wild, 是一个应用于人脸识别问题的数据库,更多内容查看官方网站:http://vis-www.cs.umass.edu/lfwLFW语料图片,每张图片都有人名Label标记。每个人可能有多张不同情况下情景下的图片。如George W Bush 有530张图片,而有一些人名对应的图片可能只有一张或者几张。我们将选取出现最多的人名作为人脸识别的类别,如本实验中选取出现频数超过70的人名为类别, 那么共计1288张图片。其中包括Ariel Sharon, Colin Powell, Donald Rumsfeld, George W Bush, Gerhard Schroeder, Hugo Chavez , Tony Blair等7个人名。
#问题描述
通过对7个人名的提取特征和标记,进行新输入的照片进行标记人名。这是一个多分类的问题,在本数据集合中类别数目为7. 这个问题的解决,不仅可以应用于像公司考勤一样少量人员的识别,也可以应用到新数据的标注中。语料库进一步标注,将进一步扩大训练数据集合数据量,从而进一步提高人脸识别的精确度。因此,对于图片的人名正确标注问题,或者这个多分类问题的研究和使用是有应用价值的。#数据处理
训练与测试数据中样本数量为1288,对样本图片进行下采样后特征数为1850,所有人脸的Label数目为7。首先将数据集划分为训练集合和测试集合,测试集合占25%(一般应该10%或者20%),训练数据进行训练过程中,将分为训练集合和验证集合。通过验证集合选择最优模型,使用测试结合测试模型性能。
其次,通过对训练集合PCA分解,提取特征脸,提高训练速度,防止过度拟合。图片 1是关于不同的特征所占的总方差的比率关系,从中可以看出,关键特征主要集中在前50个。图片 2 是关于图片 1的累计分布图。从曲线中可以看出,当特征脸数目为50时,约占85%的数据信息,特征脸数据为100时,约占总信息量的90%左右。经过测试,最佳分类结果时,特征脸数目为80 .此时约占88%的总体方差。
print(__doc__) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model, decomposition, datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.grid_search import GridSearchCV logistic = linear_model.LogisticRegression() pca = decomposition.PCA() pipe = Pipeline(steps=[('pca', pca), ('logistic', logistic)]) digits = datasets.load_digits() X_digits = digits.data y_digits = digits.target ############################################################################### # Plot the PCA spectrum pca.fit(X_digits) plt.figure(1, figsize=(4, 3)) plt.clf() plt.axes([.2, .2, .7, .7]) plt.plot(pca.explained_variance_, linewidth=2) plt.axis('tight') plt.xlabel('n_components') plt.ylabel('explained_variance_') ############################################################################### # Prediction n_components = [10, 20, 25, 30, 35, 40, 50, 64]#[i for i in range(1,65)]# Cs = np.logspace(-4, 4, 3) estimator = GridSearchCV(pipe, dict(pca__n_components=n_components, logistic__C=Cs)) estimator.fit(X_digits, y_digits) plt.axvline(estimator.best_estimator_.named_steps['pca'].n_components, linestyle=':', label='n_components chosen') plt.legend(prop=dict(size=12)) plt.show()
图片1: 不同特征选取数目的方差比率大小, 比率大小是按照从大到小的顺序排列的,从曲线中可以看出,最大的一维约占总体方差的18%
图片 2: 不同特征选取数目的方差累计比率曲线,从曲线中可以看出,当特征脸数目为50时,约占85%的数据信息,特征脸数据为100时,约占总信息量的90%左右经过测试,最佳分类结果时,特征脸数目为80.此时约占88%的总体方差。
因为不同的人有多个不同角度的照片,如果提取特征脸过多,会导致过度拟合,从而测试结果不理想,如果使用特征脸过少,则会导致人脸多类过程区分度不高而使得部分结果分类错误。而在LFW数据集合中,使用特征脸数目为80时效果最佳是可以理解的。图片 3 显示了前16个特征脸。
图片 3:对PCA降维度结果中16个特征脸先行呈现效果图
当然,数字图像处理常用的特征降维中NMF分解前几年取得了很多成果,有机会可以使用NMF分级进行特征提取和降维。
#模型训练与结果
训练代码from __future__ import print_function from time import time import logging import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.datasets import fetch_lfw_people from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.decomposition import RandomizedPCA from sklearn.svm import SVC print(__doc__) # Display progress logs on stdout logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(message)s') ############################################################################### # Download the data, if not already on disk and load it as numpy arrays lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4) # introspect the images arrays to find the shapes (for plotting) n_samples, h, w = lfw_people.images.shape # for machine learning we use the 2 data directly (as relative pixel # positions info is ignored by this model) X = lfw_people.data n_features = X.shape[1] # the label to predict is the id of the person y = lfw_people.target target_names = lfw_people.target_names n_classes = target_names.shape[0] print("Total dataset size:") print("n_samples: %d" % n_samples) print("n_features: %d" % n_features) print("n_classes: %d" % n_classes) ############################################################################### # Split into a training set and a test set using a stratified k fold # split into a training and testing set X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.25, random_state=42) ############################################################################### # Compute a PCA (eigenfaces) on the face dataset (treated as unlabeled # dataset): unsupervised feature extraction / dimensionality reduction n_components = 80 print("Extracting the top %d eigenfaces from %d faces" % (n_components, X_train.shape[0])) t0 = time() pca = RandomizedPCA(n_components=n_components, whiten=True).fit(X_train) print("done in %0.3fs" % (time() - t0)) eigenfaces = pca.components_.reshape((n_components, h, w)) print("Projecting the input data on the eigenfaces orthonormal basis") t0 = time() X_train_pca = pca.transform(X_train) X_test_pca = pca.transform(X_test) print("done in %0.3fs" % (time() - t0)) ############################################################################### # Train a SVM classification model print("Fitting the classifier to the training set") t0 = time() param_grid = {'C': [1,10, 100, 500, 1e3, 5e3, 1e4, 5e4, 1e5], 'gamma': [0.0001, 0.0005, 0.001, 0.005, 0.01, 0.1], } clf = GridSearchCV(SVC(kernel='rbf', class_weight='balanced'), param_grid) clf = clf.fit(X_train_pca, y_train) print("done in %0.3fs" % (time() - t0)) print("Best estimator found by grid search:") print(clf.best_estimator_) print(clf.best_estimator_.n_support_) ############################################################################### # Quantitative evaluation of the model quality on the test set print("Predicting people's names on the test set") t0 = time() y_pred = clf.predict(X_test_pca) print("done in %0.3fs" % (time() - t0)) print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=target_names)) print(confusion_matrix(y_test, y_pred, labels=range(n_classes))) ############################################################################### # Qualitative evaluation of the predictions using matplotlib def plot_gallery(images, titles, h, w, n_row=3, n_col=4): """Helper function to plot a gallery of portraits""" plt.figure(figsize=(1.8 * n_col, 2.4 * n_row)) plt.subplots_adjust(bottom=0, left=.01, right=.99, top=.90, hspace=.35) for i in range(n_row * n_col): plt.subplot(n_row, n_col, i + 1) # Show the feature face plt.imshow(images[i].reshape((h, w)), cmap=plt.cm.gray) plt.title(titles[i], size=12) plt.xticks(()) plt.yticks(()) # plot the result of the prediction on a portion of the test set def title(y_pred, y_test, target_names, i): pred_name = target_names[y_pred[i]].rsplit(' ', 1)[-1] true_name = target_names[y_test[i]].rsplit(' ', 1)[-1] return 'predicted: %s\ntrue: %s' % (pred_name, true_name) prediction_titles = [title(y_pred, y_test, target_names, i) for i in range(y_pred.shape[0])] plot_gallery(X_test, prediction_titles, h, w) # plot the gallery of the most significative eigenfaces eigenface_titles = ["eigenface %d" % i for i in range(eigenfaces.shape[0])] plot_gallery(eigenfaces, eigenface_titles, h, w) plt.show()
图片 4 实验数据在二维空间中分布情况,可以看出该数据集如果使用线性模型进行分类,效果将很差;我们将从非线性模型带核的SVM入手,解决该分类问题
分类模型将采用SVM分类器进行分类,其中核函数:
f=exp(−γ||x−x′||2)
我们将对核函数中的 γ 进行参数评估优化,此外对不同特征的权重进行优化,通过交叉验证和网格搜索方式,查找到最佳模型为γ=0.01, C = 10时,平均正确率达到90%,如表格 1所示。
表格 1: 关于测试集合人名标记结果的正确率,召回率和F1
# | Precision | Recall | F1 | Support |
---|---|---|---|---|
Ariel Sharon | 1.00 | 0.85 | 0.92 | 13 |
Colin Powell | 0.86 | 0.95 | 0.90 | 60 |
Donald Rumsfeld | 0.88 | 0.81 | 0.85 | 27 |
George W Bush | 0.91 | 0.98 | 0.94 | 146 |
Gerhard Schroeder | 0.95 | 0.72 | 0.82 | 25 |
Hugo Chavez | 1.00 | 0.60 | 0.75 | 15 |
Tony Blair | 0.91 | 0.86 | 0.89 | 36 |
Avg/Total | 0.91 | 0.90 | 0.90 | 322 |
图片 5: 预测人名正确结果展示
#未来工作
本文中使用PCA实现特征脸提取,也可以使用其他特征提取方式进行降维。比如NMF实现矩阵分解在数字图像处理中的应用,实现NMF在人脸识别中的特征分解。当前使用的训练数据集使用的最小标记数据为70,当标记训练数据比较稀疏的时候,能否利用未标记数据提供正确率。后面的研究中将注意这两个方面的问题。#参考文章
sklearnPCAThe Elements of Statistical Learning
Data Mining, Inference, and Prediction
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