基于facenet+faiss开发构建人脸识别系统
facenet是一款非常经典的神经网络模型，它可以直接学习从人脸图像到欧几里德空间的映射(直接将人脸映射到欧几里得空间)。在欧几里德空间中，距离直接对应于人脸相似性的度量。一旦这个空间产生，使用标准技术，将FaceNet嵌入作为特征向量，就可以很容易地实现人脸识别、验证和聚类等任务。作者使用经过训练的深度卷积网络来直接优化嵌入本身，而不是像以前的深度学习方法那样使用中间瓶颈层。为了训练，作者使用了一种新的online triplet mining方法生成的粗略对齐的匹配/非匹配的人脸块的 triplets。该方法的好处是更大的recognition performance：实现了最先进的人脸识别性能，每一张脸仅使用128字节(128维空间向量)。
在之前的一些项目就有使用到facenet模型，用于人脸识别本质上来说是借助于facenet模型将输入的标准的人脸图像数据转化为了128维的向量，之后通过对向量的计算，比如：相似度计算、距离计算，转化为了人脸识别的计算，当然了后面也可以使用机器学习模型来接收facenet的输出向量做进一步的预测都是可以的，我们之前的项目采用的是向量直接匹配计算的方式，由于当时数据量不大，所以向量的匹配计算等价于暴力搜索，但是一旦数据量激增，这种方式带来的时间成本就是难以接受的了。
最近正好在用faiss，就有一个想法，想要将facenet模型和faiss做一个集成来开发一套高性能的人脸识别系统，我将整体的构思绘制如下图所示：
整体的思路还是比较清晰明了的。
接下来先简单回顾一下相关技术原理。
Facenet是一种用于人脸识别和人脸验证的深度学习模型，通过将人脸图像转换成高维空间中的嵌入向量来表示每个人脸。该模型由Google的研究科学家Florian Schroff、Dengyong Zhou和Christian Szegedy于2015年提出。
Facenet模型的构建原理基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。下面是Facenet模型的主要构建原理：
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输入图像：首先，将人脸图像作为输入提供给Facenet模型。
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卷积神经网络（CNN）：Facenet模型通过多个卷积层和池化层来提取图像中的特征。卷积层用于捕获空间特征，如边缘和纹理等。池化层用于减小特征图的尺寸并保留重要的特征。
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Triplet Loss：Facenet模型使用三元组损失函数（Triplet Loss）来学习一个紧凑的人脸嵌入向量空间。Triplet Loss的目标是使同一人的嵌入向量之间的距离尽可能小，不同人的嵌入向量之间的距离尽可能大。这样可以使得不同人的嵌入向量在空间上得到有效的分离。
Facenet算法的优点：
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高准确率：Facenet模型在人脸识别和人脸验证任务上取得了非常出色的准确率，甚至在大规模人脸识别数据集上也表现优异。
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基于嵌入向量的表示：Facenet将人脸图像转换为紧凑的嵌入向量，使得不同人的人脸之间能够得到有效的分离，并且嵌入向量具有良好的可比性。
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大规模训练：Facenet模型可以通过使用大规模的人脸图像数据集进行训练，从而获得更好的泛化能力。
Facenet算法的缺点：
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高计算资源需求：由于Facenet模型的深度和复杂性，需要大量的计算资源来进行训练和推理。这使得在某些设备或场景下应用Facenet模型变得困难。
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影响因素敏感：Facenet模型对输入图像的光照、角度和尺度等因素敏感。在实际应用中，需要考虑这些因素对人脸识别或验证的影响。
Faiss是一种用于高效相似性搜索的库，由Facebook人工智能研究实验室开发。它基于近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，旨在解决大规模数据集的相似性搜索问题。Faiss可以在GPU和CPU上运行，并提供了多种近似搜索算法和索引结构。
Faiss的主要构建原理是使用索引结构对数据进行预处理，以便于在搜索时快速定位到相似的数据点。下面是Faiss的主要特点和优势：
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高效：Faiss通过高度优化的算法和索引结构，实现了非常高效的相似性搜索。它可以处理包含数百万或上亿个数据点的大规模数据集。
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支持多种索引算法：Faiss提供多种索引算法，包括快速扫描、k-means、倒排文件等等。这些算法可以针对不同的数据特点和搜索需求选择最合适的索引结构，以提高搜索性能。
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可扩展性：Faiss可以在单个GPU或多个GPU上运行，并且支持分布式计算。这使得它能够有效地处理大规模数据集并实现快速搜索。
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索引更新和存储：Faiss允许动态地更新索引结构，可以添加、删除或修改数据点。此外，Faiss还提供了存储和加载索引结构的功能，方便在不同环境中使用。
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多种语言支持：Faiss支持多种编程语言接口，如C++、Python等，使得它在不同的开发环境下都易于使用和集成。
Faiss算法的一些缺点包括：
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近似性：Faiss提供的是近似最近邻搜索，并不保证精确的最近邻搜索结果。虽然近似搜索能够在处理大规模数据时显著提高搜索速度，但在对结果的准确性有严格要求的应用中，可能需要使用精确搜索算法。
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参数调优：Faiss中的索引算法有多个参数需要调整，以获得最佳的搜索性能。对于不熟悉Faiss的用户来说，可能需要一些实验和调优才能找到最优的配置。
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存储需求：基于索引结构的相似性搜索常常需要占用较大的存储空间，尤其是当数据集非常大时。这可能对存储资源造成压力。
接下来我们来实现自己的想法，facenet本身模型网上有开源的，这里我就不再自己训练了，直接使用了网上开源的模型，自己搜索就有很多的，选择合适自己使用的即可，接下来就是要实现人脸向量数据库的构建，核心实现如下所示：
def batch2Vec(picDir="datasets/", save_path="faceDB.json"):
"""
批量数据向量化处理
"""
feature=[]
person={}
count=0
for one_person in os.listdir(picDir):
oneDir=picDir+one_person+"/"
print("one_person: ", one_person, ", one_num: ", len(os.listdir(oneDir)), ", count: ", count)
for one_pic in os.listdir(oneDir):
one_path=oneDir+one_pic
one_vec=sinleImg2Vec(pic_path=one_path)
if one_person in person:
person[one_person].append([one_pic, one_vec])
else:
person[one_person]=[[one_pic, one_vec]]
feature.append([one_path, one_vec])
count+=1
print("feature_length: ", len(feature))
with open(save_path, "w") as f:
f.write(json.dumps(feature))
with open("person.json", "w") as f:
f.write(json.dumps(person))之后我们就可以基于人脸向量数据库来构建faiss索引，输入单个查询向量来进行计算了，核心实现如下所示：
#检索计算
start=time.time()
distances, indexs = index.search(query, topK)
print("distances_shape: ", distances.shape)
print("indexs_shape: ", indexs.shape)
end=time.time()
delta=round(end-start, 4)
#对比可视化
plt.clf()
plt.figure(figsize=(36,6))
plt.subplot(1,6,1)
plt.imshow(Image.open(pic_path))
plt.title("OriginalImage\nSearchTime: "+str(delta)+"s")
indexs=indexs.tolist()[0]
print("indexs: ", indexs)
for i in range(len(indexs)):
one_ind=indexs[i]
plt.subplot(1,6,i+2)
plt.imshow(Image.open(images[one_ind]))
one_dis= distance(query, vectors[one_ind])
plt.title("Top"+str(i)+" SearchImage\nDis is: "+str(round(one_dis, 4)))
plt.savefig("compare.jpg")接下来我们看下实际结果详情。
查询输入：
检索输出如下：
查询输入：
检索输出：
查询输入：
检索输出：
查询输入：
检索输出：
整体体验下来感觉精度和速度还是非常不错的，可见这个流程是没有问题的。