Python做一个可解释的人脸识别系统,可解释性是指指出两张人脸中哪些部分比较相似,并给出代码

时间: 2023-05-27 08:03:50 浏览: 46
1. 准备数据 首先,我们需要一些人脸图像数据来训练我们的人脸识别系统。这里,我们将使用Labeled Faces in the Wild (LFW) 数据集。该数据集包含多个人脸图像,可以从Scikit-learn库中下载。 ```python from sklearn.datasets import fetch_lfw_pairs lfw_pairs_train = fetch_lfw_pairs(subset='train') lfw_pairs_test = fetch_lfw_pairs(subset='test') X_train = lfw_pairs_train.data y_train = lfw_pairs_train.target X_test = lfw_pairs_test.data y_test = lfw_pairs_test.target ``` 2. 特征提取 接下来,我们需要从每张人脸图像中提取特征。在这个例子中,我们将使用基于局部二值模式 (Local Binary Patterns, LBP) 的特征提取方法。 ```python import cv2 import numpy as np class LocalBinaryPatterns: def __init__(self, numPoints, radius): # store the number of points and radius self.numPoints = numPoints self.radius = radius def describe(self, image, eps=1e-7): # compute the Local Binary Pattern representation # of the image, and then use the LBP representation # to build the histogram of patterns lbp = cv2.createLBPHFaceRecognizer() lbp.setRadius(self.radius) lbp.setNeighbors(self.numPoints) hist = lbp.compute(image) # normalize the histogram hist = hist.astype("float") hist /= (hist.sum() + eps) # return the histogram of Local Binary Patterns return hist.flatten() # initialize LBP descriptor lbp = LocalBinaryPatterns(numPoints=8, radius=2) # extract features from training and testing data X_train_features = np.array([lbp.describe(cv2.cvtColor(x.reshape(62, 47).astype('uint8'), cv2.COLOR_GRAY2BGR)) for x in X_train]) X_test_features = np.array([lbp.describe(cv2.cvtColor(x.reshape(62, 47).astype('uint8'), cv2.COLOR_GRAY2BGR)) for x in X_test]) ``` 3. 训练模型 接下来,我们使用支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 算法训练我们的人脸识别模型。 ```python from sklearn.svm import SVC # train SVM model svm = SVC(kernel='linear', probability=True) svm.fit(X_train_features, y_train) ``` 4. 测试模型 最后,我们使用测试数据集评估我们的模型的性能。 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score # evaluate model performance y_pred = svm.predict(X_test_features) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) ``` 5. 可解释性 要实现可解释性,我们需要查询模型的预测并找出哪个特征对模型的预测最具有影响。 ```python import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # select a random test image idx = np.random.choice(len(X_test)) image = X_test[idx].reshape(62, 47).astype('uint8') # compute the Local Binary Pattern of the image hist = lbp.describe(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)).reshape(1, -1) # get predicted probabilities for each class probs = svm.predict_proba(hist) # get the index of the predicted class and its label predicted_class_idx = np.argmax(probs) predicted_class_label = lfw_pairs_train.target_names[predicted_class_idx] # get the indices of the top contributing features for the predicted class contributing_feature_indices = np.argsort(svm.coef_[predicted_class_idx])[::-1] # visualize the top contributing features on the image fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image, cmap='gray') for i in range(5): feature_index = contributing_feature_indices[i] x, y = lbp.feature_locations[feature_index] rect = plt.Rectangle((y, x), 2, 2, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.title(f"Predicted class: {predicted_class_label}") plt.show() ``` 结果将展示出选择的人脸图像,和对于预测最具有影响的五个特征。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

【人脸识别】用非常简短的Python代码实现人脸检测

python代码很简短,不像C++等要写几百行代码,但其实你调用的模块,底层都是用C/C++写的 如果imshow出现qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin “cocoa” in “”的报错,请看:Stackoverflow解决...
recommend-type

使用卷积神经网络(CNN)做人脸识别的示例代码

主要介绍了使用卷积神经网络(CNN)做人脸识别的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

Python 40行代码实现人脸识别功能

很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作,看到名字就害怕,然后心怀忐忑到网上一搜,看到网上N页的教程立马就放弃了。其实如果你不是非要深究其中的原理,只是要实现这一工作的话,人脸识别也没那么难。今天...
recommend-type

python调用百度人脸识别:来一次颜值评分

在某公众号上偶然看到一篇文章 调用百度ai进行颜值打分给班级女生打分,还挺好玩的,遂也来试试给周围认识的女性打打分~ 内容 打开百度ai人脸识别-点击立即使用-登录百度帐号 新建一个应用-获取key 来到帮助手册 ...
recommend-type

不到40行代码用Python实现一个简单的推荐系统

主要给大家介绍了如何利用不到40行python代码实现一个简单的推荐系统,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MySQL数据库性能提升秘籍:揭秘性能下降幕后真凶及解决策略

![MySQL数据库性能提升秘籍:揭秘性能下降幕后真凶及解决策略](http://xiaoyuge.work/explain-sql/index/2.png) # 1. MySQL数据库性能优化概述** MySQL数据库性能优化是一项至关重要的任务,可以显著提高应用程序的响应时间和整体用户体验。优化涉及识别和解决影响数据库性能的因素,包括硬件资源瓶颈、软件配置不当和数据库设计缺陷。通过采取适当的优化策略,可以显著提升数据库性能,满足业务需求并提高用户满意度。 # 2. MySQL数据库性能下降的幕后真凶 ### 2.1 硬件资源瓶颈 #### 2.1.1 CPU利用率过高 **症状:
recommend-type

如何在unity创建按钮

在 Unity 中创建按钮的步骤如下: 1. 在 Unity 中创建一个 UI Canvas,选择 GameObject -> UI -> Canvas。 2. 在 Canvas 中创建一个按钮,选择 GameObject -> UI -> Button。 3. 在场景视图中调整按钮的位置和大小。 4. 在 Inspector 中设置按钮的文本、颜色、字体等属性。 5. 添加按钮的响应事件,选择按钮,在 Inspector 的 On Click () 中添加相应的方法。 这样就可以创建一个按钮了,你可以在游戏中使用它来触发相应的操作。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。