用Python及深度学习实现iPhone X的FaceID功能

用Kears实现FaceID

用Python及深度进修实现iPhone X的FaceID功能

对于所有的机械进修衔目而言，起首须要的就是数据。创建本身的数据集须要花费很多时光和精力。是以，本文经由过程浏览网页获得一个RGB-D人脸数据集。这些RGB-D图像数据是由一系列面向不合偏向以及不号绫擎部神情的人脸构成，这和iPhone X应用的数据一样。

为了看到最终的实现效不雅，你可以看看我小我的GitHub主页，在琅绫擎可以发明有一个Jupyter Notebook。此外，我应用Colab Notebook完成本文实验。

本文创建了一个基于SqueezeNet的卷积神经收集模型，该收集模型将RGBD人脸图像作为收集的输入，其输出是两个映射之间的距离。模型练习时应用的比较损掉，最终实现最大年夜限度地削减属于同一小我的┞氛片之间的距离，最大年夜化不合人物照片之间的距离。

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经由一些练习后，收集可以或许将人脸映射为128维数组，这将导致同一小我的┞氛片被分到一路，而和其他人的┞氛片尽可能的远。这意味着为懂得锁手机设备，收集模型只须要计算在解锁过程中所拍摄的图片与之前挂号阶段储存图片之间的距离。如不雅距离低于某一阈值(该值袈浣小越安然)，设备才解锁。

我应用T-SNE算法将128维中的两维特点进行可视化，每种色彩都对应着一个不合的人。正如图中所示，收集模型已经学会对这些图片进行分组。此外，应用PCA降维算法时，其获得的可视化图像也很有趣。

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实验

实验模仿仿真全部FaceID的流程：起首，对用户面部挂号;然后，在解锁阶段，模型经由过程计算解锁时检测到的人脸与之前挂哄人脸之间的距离，并肯定它是否在设定的阈值以下，最终断定是否应当解锁手机。

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如今看看如不雅是同一个用户试图解锁设备会产生什么情况。同一用户的不合姿势和面部神情都邑获得一个较低的距离，大年夜约平均为0.30阁下。

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下面看看如不雅是不合用户测验测验解锁设备会产生什么情况。不合用户的人脸图像计算获得的纠嗨平均为1.10。

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是以，应用一个0.40阁下的阈值就应当足够防止陌生人解锁您的手机设备。

结论

第一步是细心分析FaceID是如安在iPhone X上工作的。他们的白皮书可以赞助我们懂得FaceID的工作机制。

本文主如果展示FaceID解锁机械的根本工作机制，采取的办法是基于人脸映射和孪生卷积神经收集。本文的Python代码可以在这里获得，欲望本文对你有所赞助。

用Python及深度进修实现iPhone X的FaceID功能

作者信息

Norman Di palo，罗马大年夜学学生，专注于人工智能、机械人。

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