facenet是一款非常經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它可以直接學(xué)習(xí)從人臉圖像到歐幾里德空間的映射(直接將人臉映射到歐幾里得空間)。在歐幾里德空間中，距離直接對(duì)應(yīng)于人臉相似性的度量。一旦這個(gè)空間產(chǎn)生，使用標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)，將FaceNet嵌入作為特征向量，就可以很容易地實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別、驗(yàn)證和聚類等任務(wù)。作者使用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的深度卷積網(wǎng)絡(luò)來(lái)直接優(yōu)化嵌入本身，而不是像以前的深度學(xué)習(xí)方法那樣使用中間瓶頸層。為了訓(xùn)練，作者使用了一種新的online triplet mining方法生成的粗略對(duì)齊的匹配/非匹配的人臉塊的 triplets。該方法的好處是更大的recognition performance：實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的人臉識(shí)別性能，每一張臉僅使用128字節(jié)(128維空間向量)。

在之前的一些項(xiàng)目就有使用到facenet模型，用于人臉識(shí)別本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是借助于facenet模型將輸入的標(biāo)準(zhǔn)的人臉圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為了128維的向量，之后通過(guò)對(duì)向量的計(jì)算，比如：相似度計(jì)算、距離計(jì)算，轉(zhuǎn)化為了人臉識(shí)別的計(jì)算，當(dāng)然了后面也可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)接收f(shuō)acenet的輸出向量做進(jìn)一步的預(yù)測(cè)都是可以的，我們之前的項(xiàng)目采用的是向量直接匹配計(jì)算的方式，由于當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)量不大，所以向量的匹配計(jì)算等價(jià)于暴力搜索，但是一旦數(shù)據(jù)量激增，這種方式帶來(lái)的時(shí)間成本就是難以接受的了。

最近正好在用faiss，就有一個(gè)想法，想要將facenet模型和faiss做一個(gè)集成來(lái)開發(fā)一套高性能的人臉識(shí)別系統(tǒng)，我將整體的構(gòu)思繪制如下圖所示：

?整體的思路還是比較清晰明了的。

接下來(lái)先簡(jiǎn)單回顧一下相關(guān)技術(shù)原理。

Facenet是一種用于人臉識(shí)別和人臉驗(yàn)證的深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)將人臉圖像轉(zhuǎn)換成高維空間中的嵌入向量來(lái)表示每個(gè)人臉。該模型由Google的研究科學(xué)家Florian Schroff、Dengyong Zhou和Christian Szegedy于2015年提出。

Facenet模型的構(gòu)建原理基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）。下面是Facenet模型的主要構(gòu)建原理：

1. 輸入圖像：首先，將人臉圖像作為輸入提供給Facenet模型。

2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：Facenet模型通過(guò)多個(gè)卷積層和池化層來(lái)提取圖像中的特征。卷積層用于捕獲空間特征，如邊緣和紋理等。池化層用于減小特征圖的尺寸并保留重要的特征。

3. Triplet Loss：Facenet模型使用三元組損失函數(shù)（Triplet Loss）來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)緊湊的人臉嵌入向量空間。Triplet Loss的目標(biāo)是使同一人的嵌入向量之間的距離盡可能小，不同人的嵌入向量之間的距離盡可能大。這樣可以使得不同人的嵌入向量在空間上得到有效的分離。

Facenet算法的優(yōu)點(diǎn)：

1. 高準(zhǔn)確率：Facenet模型在人臉識(shí)別和人臉驗(yàn)證任務(wù)上取得了非常出色的準(zhǔn)確率，甚至在大規(guī)模人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集上也表現(xiàn)優(yōu)異。

2. 基于嵌入向量的表示：Facenet將人臉圖像轉(zhuǎn)換為緊湊的嵌入向量，使得不同人的人臉之間能夠得到有效的分離，并且嵌入向量具有良好的可比性。

3. 大規(guī)模訓(xùn)練：Facenet模型可以通過(guò)使用大規(guī)模的人臉圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得更好的泛化能力。

Facenet算法的缺點(diǎn)：

1. 高計(jì)算資源需求：由于Facenet模型的深度和復(fù)雜性，需要大量的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和推理。這使得在某些設(shè)備或場(chǎng)景下應(yīng)用Facenet模型變得困難。

2. 影響因素敏感：Facenet模型對(duì)輸入圖像的光照、角度和尺度等因素敏感。在實(shí)際應(yīng)用中，需要考慮這些因素對(duì)人臉識(shí)別或驗(yàn)證的影響。

Faiss是一種用于高效相似性搜索的庫(kù)，由Facebook人工智能研究實(shí)驗(yàn)室開發(fā)。它基于近似最近鄰（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，旨在解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集的相似性搜索問(wèn)題。Faiss可以在GPU和CPU上運(yùn)行，并提供了多種近似搜索算法和索引結(jié)構(gòu)。

Faiss的主要構(gòu)建原理是使用索引結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便于在搜索時(shí)快速定位到相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)。下面是Faiss的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：

1. 高效：Faiss通過(guò)高度優(yōu)化的算法和索引結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了非常高效的相似性搜索。它可以處理包含數(shù)百萬(wàn)或上億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

2. 支持多種索引算法：Faiss提供多種索引算法，包括快速掃描、k-means、倒排文件等等。這些算法可以針對(duì)不同的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和搜索需求選擇最合適的索引結(jié)構(gòu)，以提高搜索性能。

3. 可擴(kuò)展性：Faiss可以在單個(gè)GPU或多個(gè)GPU上運(yùn)行，并且支持分布式計(jì)算。這使得它能夠有效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并實(shí)現(xiàn)快速搜索。

4. 索引更新和存儲(chǔ)：Faiss允許動(dòng)態(tài)地更新索引結(jié)構(gòu)，可以添加、刪除或修改數(shù)據(jù)點(diǎn)。此外，Faiss還提供了存儲(chǔ)和加載索引結(jié)構(gòu)的功能，方便在不同環(huán)境中使用。

5. 多種語(yǔ)言支持：Faiss支持多種編程語(yǔ)言接口，如C++、Python等，使得它在不同的開發(fā)環(huán)境下都易于使用和集成。

Faiss算法的一些缺點(diǎn)包括：

1. 近似性：Faiss提供的是近似最近鄰搜索，并不保證精確的最近鄰搜索結(jié)果。雖然近似搜索能夠在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)顯著提高搜索速度，但在對(duì)結(jié)果的準(zhǔn)確性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用中，可能需要使用精確搜索算法。

2. 參數(shù)調(diào)優(yōu)：Faiss中的索引算法有多個(gè)參數(shù)需要調(diào)整，以獲得最佳的搜索性能。對(duì)于不熟悉Faiss的用戶來(lái)說(shuō)，可能需要一些實(shí)驗(yàn)和調(diào)優(yōu)才能找到最優(yōu)的配置。

3. 存儲(chǔ)需求：基于索引結(jié)構(gòu)的相似性搜索常常需要占用較大的存儲(chǔ)空間，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)集非常大時(shí)。這可能對(duì)存儲(chǔ)資源造成壓力。

接下來(lái)我們來(lái)實(shí)現(xiàn)自己的想法，facenet本身模型網(wǎng)上有開源的，這里我就不再自己訓(xùn)練了，直接使用了網(wǎng)上開源的模型，自己搜索就有很多的，選擇合適自己使用的即可，接下來(lái)就是要實(shí)現(xiàn)人臉向量數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建，核心實(shí)現(xiàn)如下所示：

def batch2Vec(picDir="datasets/", save_path="faceDB.json"):"""批量數(shù)據(jù)向量化處理"""feature=[]person={}count=0for 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_picone_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+=1print("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))

之后我們就可以基于人臉向量數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)構(gòu)建faiss索引，輸入單個(gè)查詢向量來(lái)進(jìn)行計(jì)算了，核心實(shí)現(xiàn)如下所示：

#檢索計(jì)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)
#對(duì)比可視化
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")

接下來(lái)我們看下實(shí)際結(jié)果詳情。

查詢輸入：

?檢索輸出如下：
?

?查詢輸入：

?檢索輸出：

?查詢輸入：

?檢索輸出：

?查詢輸入：

?檢索輸出：

?整體體驗(yàn)下來(lái)感覺精度和速度還是非常不錯(cuò)的，可見這個(gè)流程是沒(méi)有問(wèn)題的。