毕设——基于深度学习的人脸识别（详细步骤+代码）

一、项目背景与意义

人脸识别作为计算机视觉领域的核心应用，已广泛应用于安防监控、移动支付、社交娱乐等场景。传统方法依赖手工特征提取，在复杂光照、姿态变化下性能受限。深度学习通过端到端学习，自动提取高维特征，显著提升了识别精度与鲁棒性。本毕设项目以深度学习为核心，构建一个完整的人脸识别系统，涵盖数据预处理、模型训练、评估优化及部署应用全流程。

二、技术选型与工具链

2.1 框架选择

• PyTorch：动态计算图特性适合快速实验，社区资源丰富
• TensorFlow/Keras：生产部署成熟，适合工业化落地
  本方案采用PyTorch实现核心算法，兼顾灵活性与开发效率。

2.2 硬件环境

• GPU：NVIDIA RTX 3090（24GB显存）
• CPU：Intel i9-12900K
• 内存：64GB DDR5
• 存储：1TB NVMe SSD

2.3 开发工具

• Jupyter Notebook：快速原型验证
• VS Code：项目级开发
• Weights & Biases：实验跟踪

三、数据集准备与预处理

3.1 数据集选择

推荐使用以下公开数据集：

• LFW（Labeled Faces in the Wild）：2134人，13233张图像，包含姿态、表情变化
• CelebA：10177人，202599张图像，带40个属性标注
• CASIA-WebFace：10575人，494414张图像，大规模训练集

3.2 数据增强策略

import torchvision.transforms as transforms
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(15),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2),
    transforms.RandomResizedCrop(160, scale=(0.9, 1.1)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(160),
    transforms.CenterCrop(160),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

3.3 数据加载实现

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class FaceDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_paths, labels, transform=None):
        self.img_paths = img_paths
        self.labels = labels
        self.transform = transform
    def __len__(self):
        return len(self.img_paths)
    def __getitem__(self, idx):
        img = Image.open(self.img_paths[idx]).convert('RGB')
        label = self.labels[idx]
        if self.transform:
            img = self.transform(img)
        return img, label
# 示例使用
train_dataset = FaceDataset(train_paths, train_labels, train_transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)

四、模型架构设计

4.1 基础网络选择

• ResNet-50：平衡精度与计算量，适合特征提取
• MobileNetV3：轻量化设计，适合移动端部署
• ArcFace：改进的损失函数，增强类间区分性

4.2 自定义模型实现

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class FaceRecognitionModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, embedding_size=512):
        super().__init__()
        base_model = models.resnet50(pretrained=True)
        self.features = nn.Sequential(*list(base_model.children())[:-1])
        self.embedding_layer = nn.Linear(2048, embedding_size)
        self.classifier = nn.Linear(embedding_size, num_classes)
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        embedding = self.embedding_layer(x)
        if self.training:
            logits = self.classifier(embedding)
            return embedding, logits
        else:
            return embedding

4.3 损失函数设计

class ArcFaceLoss(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_size=512, class_num=1000, s=64.0, m=0.5):
        super().__init__()
        self.s = s
        self.m = m
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(class_num, embedding_size))
        nn.init.xavier_uniform_(self.weight)
    def forward(self, embedding, label):
        cosine = F.linear(F.normalize(embedding), F.normalize(self.weight))
        theta = torch.acos(torch.clamp(cosine, -1.0 + 1e-7, 1.0 - 1e-7))
        arc_cosine = torch.cos(theta + self.m)
        one_hot = torch.zeros_like(cosine)
        one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1), 1)
        output = (one_hot * arc_cosine) + ((1.0 - one_hot) * cosine)
        output = output * self.s
        return F.cross_entropy(output, label)

五、训练与优化策略

5.1 训练流程设计

def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs=20):
    model.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        running_loss = 0.0
        correct = 0
        total = 0
        for inputs, labels in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            embeddings, logits = model(inputs)
            loss = criterion(embeddings, logits, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()
            _, predicted = torch.max(logits.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
        epoch_loss = running_loss / len(train_loader)
        epoch_acc = 100 * correct / total
        print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {epoch_loss:.4f}, Acc: {epoch_acc:.2f}%')

5.2 超参数优化

• 学习率调度：CosineAnnealingLR
• 正则化策略：Label Smoothing (0.1)
• 批量归一化：SyncBatchNorm（多GPU训练）

六、系统部署与应用

6.1 模型导出

torch.save({
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'class_names': class_names
}, 'face_recognition.pth')
# 或导出为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 160, 160)
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', 
                  input_names=['input'], output_names=['embedding'],
                  dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'embedding': {0: 'batch_size'}})

6.2 Web服务实现

from fastapi import FastAPI
import numpy as np
import cv2
app = FastAPI()
@app.post("/predict")
async def predict(image_bytes: bytes):
    # 解码图像
    nparr = np.frombuffer(image_bytes, np.uint8)
    img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
    # 预处理
    img = cv2.resize(img, (160, 160))
    img = img.transpose(2, 0, 1)
    img = (img / 255.0 - np.array([0.485, 0.456, 0.406])) / np.array([0.229, 0.224, 0.225])
    img_tensor = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).float().to(device)
    # 推理
    with torch.no_grad():
        embedding = model(img_tensor)
    return {"embedding": embedding.cpu().numpy().tolist()}

七、性能评估与改进方向

7.1 评估指标

• 准确率：Top-1/Top-5识别率
• ROC曲线：假阳性率与真阳性率权衡
• 推理速度：FPS（Frames Per Second）

7.2 改进方向

1. 多模态融合：结合红外、3D结构光数据
2. 轻量化设计：模型剪枝与量化
3. 对抗训练：提升鲁棒性对抗物理攻击

八、毕设成果展示建议

1. 可视化界面：使用Streamlit或Gradio构建交互式Demo
2. 对比实验：与传统方法（Eigenfaces、Fisherfaces）对比
3. 性能报告：生成包含训练曲线、混淆矩阵的完整报告

本方案提供了从理论到实践的完整人脸识别系统实现路径，代码模块化设计便于扩展至活体检测、年龄估计等衍生任务。建议结合具体应用场景调整模型复杂度与数据增强策略，以实现最佳性能。