基于 AdaFace 提供适合低质量人脸识别的人脸特征向量输出服务

对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》

写在前面

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• 工作原因,简单整理
• 理解不足小伙伴帮忙指正

对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》

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简单介绍

通过 AdaFace 提取人脸特征向量服务，项目来自：

https://github.com/mk-minchul/AdaFace

拿到人脸特征向量可以用于获取人脸相似度，通过两个人脸向量的余弦相似度得分

AdaFace 简单介绍

低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为人脸属性被模糊和降级。基于裕量的损失函数的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。

此外，以前的研究已经研究了适应性损失的影响，以更加重视错误分类的（硬）例子。在这项工作中，我们介绍了损失函数自适应性的另一个方面，即图像质量。我们认为，强调错误分类样本的策略应根据其图像质量进行调整。具体来说，简单和硬样品的相对重要性应基于样品的图像质量。

我们提出了一种新的损失函数，该函数根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过用特征范数近似图像质量，以自适应裕量函数的形式实现这一点。大量的实验表明，我们的方法AdaFace在四个数据集（IJB-B，IJB-C，IJB-S和TinyFace）上提高了最先进的（SoTA）的人脸识别性能。

@inproceedings{kim2022adaface,
  title={AdaFace: Quality Adaptive Margin for Face Recognition},
  author={Kim, Minchul and Jain, Anil K and Liu, Xiaoming},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2022}
}

实际测试中发现，AdaFace 确实很强大，特别适合远距离，小目标，图片质量低的人脸识别。

关于 AdaFace 更多信息见： https://github.com/mk-minchul/AdaFace

详细信息可以看 AdaFace 的项目，或者我之前的文章，有一个结合作者 代码写的完整的人脸识别的Demo

当前项目做了简化，只提供 输出人脸特征向量的 能力

项目地址: https://github.com/LIRUILONGS/adaface

特别说明，输入图片不管是 字节还是,b64 编码，需要符合 照片为单个人脸，做面部对齐处理(不是必须，可能会影响)，大小：112*112

部署方式

conda env create -f /environment.yml
source activate AdaFace
pip install -r /requirements.txt  -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

需要的预训练模型文件下载可以在作者的 github 项目主页找

使用方式，脚本方式可以直接运行测试

python AdaFaceFeature.py

PS W:\AdaFace_demo>  w:; cd 'w:\AdaFace_demo'; & 'C:\Users\liruilong\AppData\Local\conda\conda\envs\AdaFace\python.exe' 'c:\Users\liruilong\.vscode\extensions\ms-python.python-2023.18.0\pythonFiles\lib\python\debugpy\adapter/../..\debugpy\launcher' '54612' '--' 'w:\AdaFace_demo\AdaFaceFeature.py'
获取特征开始
w:\AdaFace_demo\AdaFaceFeature.py:82: UserWarning: Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow. Please consider converting the list to a single numpy.ndarray with numpy.array() before converting to a tensor. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\utils\tensor_new.cpp:248.)
  tensor = torch.tensor([brg_img.transpose(2, 0,1)]).float()
[[0.04365507885813713, -0.02032642811536789, -0.011309171095490456, ......................-0.002891642739996314, -0.00423774728551507, -0.08181970566511154, 0....

• 提供了 字节，b64 编码 图片处理
• 支持输出特征向量方式为 字节和JSON

提供了 Web 服务能力

开发

python flask_http_server.py

生产

gunicorn  --worker-class gevent  -b 0.0.0.0:30035  --timeout 300  flask_http_server:app

HTTP 调用

curl --location --request POST 'http://192.168.26.81:30035/b64_represent_json' \
--header 'Content-Type: text/plain' \
--data-raw 'iVBORw0KGgoAA.................................mCC'

输出 向量的 JSON 表示

[
    [
        0.054347388446331024,
        -0.031644247472286224,
   ........................
        0.022828513756394386,
        -0.03679579123854637
    ]
]

打包了 Docker 镜像，可以直接使用

镜像地址： https://hub.docker.com/r/liruilong/adaface-face

docker pull liruilong/adaface-face

(adaface) ┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/adaface/AdaFace_demo]
└─$ docker run --rm  -p 30035:30035  adaface-face

(adaface) ┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/adaface/AdaFace_demo]
└─$ docker run -p 30035:30035 --rm adaface-face gunicorn -w 3  --worker-class gevent  -b 0.0.0.0:30035  --timeout 300  flask_http_server:app

该项目可以配合 https://github.com/LIRUILONGS/mtcnn_demo 使用

博文部分内容参考

© 文中涉及参考链接内容版权归原作者所有，如有侵权请告知，这是一个开源项目，如果你认可它，不要吝啬星星哦 :)

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https://github.com/mk-minchul/AdaFace

https://hub.docker.com/r/liruilong/adaface-face

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