利用OpenCV和线性SVM实现人脸识别

本文旨在通过一个具体的Python教程，展示如何构建一个能够从视频流中识别人脸并验证用户身份的应用程序。虽然这种方法存在一定的安全隐患，但在某些特定场景下仍具有实用价值。

应用程序的工作流程如下：用户首先使用网络摄像头拍摄多张照片，这些照片将用于训练一个深度学习模型。当用户再次打开应用程序时，该模型将用于验证用户的身份。

在实现过程中，我遇到了一个问题：在训练线性SVM模型时，如果数据集中只有一个用户的面部数据，模型将无法正常训练。具体来说，`LabelEncoder()`在只有一个标签的情况下会引发错误，`SVC.fit()`方法也会因类别数量不足而失败，报错信息为：

ValueError: The number of classes has to be greater than one; got 1 class

为了解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

• 增加样本数量：即使只有一个用户，也可以通过不同的角度、表情和光照条件拍摄多张照片，以增加样本的多样性。
• 引入负样本：收集一些非目标用户的照片作为负样本，这样可以确保模型有足够的类别进行训练。
• 使用其他模型：如果确实只能有一个用户的数据，可以考虑使用其他适合单类分类的模型，如One-Class SVM或Isolation Forest。

以下是修改后的`train_model.py`文件代码，展示了如何处理只有一个用户的情况：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.svm import SVC import common import data_handler def train_and_save(facial_embeddings_database: str = common.EMBEDDINGS_LOC, output_file: str = common.RECOGNITION_DATABASE_LOC) -> None: """ 使用给定的面部嵌入数据库训练模型，并将结果输出到文件。 :param facial_embeddings_database: 面部嵌入数据库的位置。 :param output_file: 输出文件的位置。 :return: None """ database = data_handler.load_database(facial_embeddings_database) data_handler.write_database(output_file, train_model(database)) def train_model(facial_embeddings: dict) -> SVC: """ 训练给定数据库的模型。 :param facial_embeddings: 面部嵌入数据。 :return: 训练好的SVC模型。 """ label_encoder = LabelEncoder() X = [] y = [] for user_id, encodings in facial_embeddings.items(): X.extend(encodings) y.extend([user_id] * len(encodings)) if len(set(y)) == 1: # 如果只有一个用户，引入负样本 negative_samples = data_handler.load_negative_samples() X.extend(negative_samples) y.extend(['unknown'] * len(negative_samples)) labels = label_encoder.fit_transform(y) recognizer = SVC(C=1.0, kernel='linear', probability=True) recognizer.fit(X, labels) return recognizer if __name__ == '__main__': train_and_save()