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顔検知(davidsandberg/facenet,Python 3.6,TensorFlow 1.7 を使用)(書きかけ)

davidsandberg/facenet は、顔識別、顔画像の特徴量を抽出する機能がある. 顔のアラインメント(Face alignment)には、MTCNNを用いている.

MTCNN は Multi-tack CNN (参考 Web ページ: https://github.com/open-face/mtcnn, 原論文: https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/paper/spl.pdf)

手順の要点: Python 3.6, TensorFlow 1.7

ソフトウエア等の利用条件等は,利用者で確認すること.

謝辞:ソフトウエアの作者に感謝します.

サイト内の関連ページ:

謝辞:FaceNet, MTCNN の考案者、そして、プログラムの作者に感謝します

参考Webページ https://www.github.com/davidsandberg/facenet

前準備

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

Python 3.6 のインストール,pip と setuptools の更新,Python 開発環境のインストール

Windows の場合

  1. Python 3.6 のインストール

    Python の URL: http://www.python.org/

    インストール手順の詳細は: 別ページで説明している.

    Windows では,Python 3.8 や 3.6 の共存は簡単.

  2. pip と setuptools の更新,Python 開発環境(JupyterLab, spyder)のインストール(Windows 上)

    コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Python の使用は「py -3.6」で行う.

    Windows での pip の実行では,コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

    [image]

    py -3.6 -m pip install -U pip setuptools
    py -3.6 -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    

    隔離された Python 仮想環境を使用したいときは,次のような手順で, venv を用いて,隔離された Python 仮想環境を作る.

    • 隔離された Python 仮想環境の名前: py36
    • 使用するPython のバージョン: 3.6
    • Python 仮想環境を置くディレクトリ: C:\venv\py36

    コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Python の使用は「C:\venv\py36\Scripts\activate.bat」の後,「python」で行う.

    py -3.6 -m pip install -U pip setuptools
    py -3.6 -m venv --system-site-packages C:\venv\py36
    C:\venv\py36\Scripts\activate.bat
    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    

Ubuntu の場合

次の手順により,システム Python とは別に,pyenv を用いて Pytnon 3.6 をインストールする.(システム Python の設定は変えたくないため).

  1. pyenv のインストール

    Ubuntu での pyenv のインストール手順の詳細説明: 別ページで説明している.

    rm -rf ~/.pyenv
    cd /tmp
    git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
    cd ~/.pyenv
    git pull
    echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.bashrc
    echo 'if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then' >> ~/.bashrc
    echo '    export PATH=${PYENV_ROOT}/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
    echo 'fi' >> ~/.bashrc
    echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n  eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bashrc
    exec $SHELL -l
    source ~/.bashrc
    sudo apt -y install --no-install-recommends make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev
    
  2. インストールできる Python 3.6 のバージョンの確認
    pyenv rehash 
    pyenv install -l | grep 3.6
    
  3. システム Python とは別に Python 3.6 をインストール (pyenv を使用)
    pyenv install 3.6.12
    

    [image]
  4. pyenv の Python 3.6 の有効化.

    端末で,次のコマンドを実行.

    pyenv shell 3.6.12
    

    Python の切り替えは次のようなコマンドで行う.

    • pyenv shell system
    • pyenv shell 3.6.12

    デフォルトで pyenv 配下の python 3.6.12 を使いたいときは, 次のように設定する

    echo 'pyenv shell 3.6.12' >> ~/.bashrc
    exec $SHELL -l
    
  5. pip と setuptools の更新,Python 開発環境(JupyterLab, spyder)のインストール(Ubuntu 上)

    インストールするには, 端末で,次のコマンドを実行.

    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    

    隔離された Python 仮想環境を作成したいときは,次のような手順で, venv を用いて,隔離された Python 仮想環境を作る.

    • 隔離された Python 仮想環境の名前: py36
    • 使用するPython のバージョン: 3.6
    • Python 仮想環境を置くディレクトリ: ~/py36

    端末を開き,「pyenv shell 3.6.12」を実行して,pyenv の Python 3.6 を有効化した後,次のコマンドを実行.

    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m venv --system-site-packages ~/py36
    source ~/py36/bin/activate
    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスドライバのインストール

GPU とは,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

ダウンロードページ

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 のインストール

CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN 7.6 のインストール

ダウンロードページ

TensorFlow 2.4 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 8.0.5(現時点で,NVIDIA CUDA ツールキット 11 で動く最新版).

TensorFlow 2.3, 2.2, 2.1 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 .それより高いバージョンよりは使わないこと.

詳細説明

TensorFlow 1.7.0 (旧バージョン)のインストール

Python 3.6 を起動するコマンドを確認しておくこと.

Windows の場合

  1. コマンドプロンプトを管理者として実行する.
  2. 隔離された Python 仮想環境使用するときは,次のようなコマンドで有効化する.

    C:\venv\py36\Scripts\activate.bat
    
  3. TensorFlow のインストール

    Python の使用は,隔離された Python 仮想環境有効化の後,「python」で行う. Windows で,隔離された Python 仮想環境使用しないときは,「python」ではなく「py -3.6」を使う.

    python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras
    python -m pip install -U tensorflow==1.7.0 tensorflow_datasets tensorflow-hub keras==2.1 matplotlib opencv-python
    python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
    python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
    
  4. TensorFlow のバージョン確認

    python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    
  5. (GPU を使うとき) GPU が認識できてるかの確認

    TensorFlow が GPU を認識できているかの確認は,端末で,次を実行して行う.

    python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
    

Ubuntu の場合

  1. 端末を開く
  2. pyenv の Python 3.6 の有効化.

    端末で,次のコマンドを実行.

    pyenv shell 3.6.12
    

    隔離された Python 仮想環境使用するときは, 「pyenv shell 3.6.12」は実行しないで, 次のようなコマンドで Python 仮想環境を有効化する.

    source ~/py36/bin/activate
    
  3. TensorFlow のインストール

    Python の使用は,「python」で行う.

    python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras
    python -m pip install -U tensorflow==1.7.0 tensorflow_datasets tensorflow-hub keras==2.1 matplotlib opencv-python
    python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
    python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
    
  4. TensorFlow のバージョン確認

    python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    
  5. (GPU を使うとき) GPU が認識できてるかの確認

    TensorFlow が GPU を認識できているかの確認は,端末で,次を実行して行う.

    python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
    

davidsandberg/facenet のダウンロード

Python 3.6 を起動するコマンドを確認しておくこと.

  1. インストールのため Python 3.6 を使うように準備
  2. davidsandberg/facenet のダウンロード

    Window の場合は次のように操作する.

    cd C:\venv\py36
    rmdir /s /q facenet
    

    [image]

    cd C:\venv\py36
    git clone https://github.com/davidsandberg/facenet
    cd facenet
    

    [image]
  3. 前提パッケージのインストール

    python -m pip install -r requirements.txt
    

    [image]

このページで説明のために使用するビデオ、写真

必要であればダウンロードして使ってください.

同封の src/compare.py を用いて、顔識別を行ってみる

Python プログラムを動かす.

同封の src/compare.py 画像で動かしてみる

Windows での手順を下に示す.Ubuntu でも同様の手順になる.

  1. 使用する src/compare.py の編集

    src/compare.py の先頭に,次の3行を追加.

    import numpy as np
    from functools import partial
    np.load = partial(np.load, allow_pickle=True) 
    

    [image]
  2. C:\face-image のような作業用のディレクトリ(フォルダ)を作る

    [image]
  3. このディレクトリに、顔写真: 126.png, 127.png をダウンロード

    [image]
  4. モデルのダウンロードと展開(解凍)

    GitHub の facenet のページの「Pre-trained model」からモデルをダウンロードし,展開(解凍)する.

    https://www.github.com/davidsandberg/facenet

    展開(解凍)して出来たファイルは,C:\venv\py36\facenet に置く.

    [image]

    書きかけ