用Python识别人脸，人种等各种信息

最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。

基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landmark Detection, 配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landmarks.dat, 从名字就可以看出，它可以检测出面部的68个关键点，包括五官和外轮廓等。

安装dlib会花比较长时间，因为依赖包有十个左右，装完了dlib别忘了下载predictor数据文件。

wget

http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

pip install dlib

我在Adrian大神的代码做了一点修改和封装，先定位脸部的方框，box_face画出方框，在此基础上可选调用tag_face_number来标注脸的标号或者draw_face_landmarks来标注特征点，也可以直接调用count_faces来统计脸的个数，mark_all_faces给所有的脸把所有信息都加上。

拿九张模特图来试试，半脸的不行，侧的太厉害不行，其它都能识别出来。

一张图多张脸的也毫无压力

接下来性别和年龄就不好做了，必须通过机器训练数据，还没时间摸透，又想尽快拿到这些标注，于是先走捷径去调face++的API, 注册个账号申请key和secret即可，免费账户有qps限制，且一张照片内最多支持五人识别。

官方的代码示例极差，而且还是只支持Python2的， 收先要改写一下。Attribute中有很多数据可以拿，你想的到的想不到的都有，甚至包括颜值，人种等。颜值还算靠谱，范冰冰90分，凤姐49分，人种就难说了，欧美模特分分钟当成Asian.

机器说: 性别女，表情偏悲伤，颜值89分，28岁，亚洲人，基本没笑

{'image_id': 'wPGIyROqltTdjvRX3zopbg==', 'request_id': '1519574701,3113e37e-b000-4440-af08-871831cf1ba8', 'time_used': 355, 'faces': [{'attributes': {'emotion': {'sadness': 93.448, 'neutral': 4.114, 'disgust': 0.002, 'anger': 0.002, 'surprise': 2.414, 'fear': 0.002, 'happiness': 0.018}, 'beauty': {'female_score': 89.348, 'male_score': 88.925}, 'gender': {'value': 'Female'}, 'age': {'value': 28}, 'headpose': {'yaw_angle': 17.526142, 'pitch_angle': 11.047059, 'roll_angle': 19.623343}, 'smile': {'threshold': 30.1, 'value': 28.532}, 'ethnicity': {'value': 'Asian'}}, 'face_rectangle': {'width': 202, 'top': 103, 'left': 69, 'height': 202}, 'face_token': '7be6a72f497ed16cc7883424584052c5'}]}

机器说: 性别男，表情很快乐，颜值52分，61岁，黑人，大笑

{'image_id': 'YZ5wzeVDiAgCN9yIFX44Gw==', 'request_id': '1519574926,31f6d4d8-bdf6-4863-b29a-cf61ff04ffbe', 'time_used': 323, 'faces': [{'attributes': {'emotion': {'sadness': 0.0, 'neutral': 0.0, 'disgust': 0.0, 'anger': 0.0, 'surprise': 0.0, 'fear': 0.0, 'happiness': 99.999}, 'beauty': {'female_score': 62.678, 'male_score': 51.847}, 'gender': {'value': 'Male'}, 'age': {'value': 61}, 'headpose': {'yaw_angle': 2.6326802, 'pitch_angle': 11.909821, 'roll_angle': -11.707241}, 'smile': {'threshold': 30.1, 'value': 99.081}, 'ethnicity': {'value': 'Black'}}, 'face_rectangle': {'width': 208, 'top': 88, 'left': 120, 'height': 208}, 'face_token': '19067cf0f5358312c109a0e70bab62ae'}]}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

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