ML | Python无监督人脸聚类管线

介绍

本文介绍一种基于机器学习技术的无监督人脸聚类管线。通过该管线，我们可以将一组人脸图片分成若干类别，并对每一类别进行相似度分析。这对于人脸识别、人脸验证以及人脸搜索等场景都具有重要意义。

技术栈

• Python 3.x
• OpenCV
• Scikit-learn
• Matplotlib

管线步骤

1. 读取数据

我们先从本地文件夹中读取人脸图片，并将其转换为一维向量。

# 从本地读取图片
def load_image(path):
    img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    return img

# 将图片转换成一维向量
def img_to_vector(img):
    return img.flatten()

2. 特征提取

为了将每个人脸图片表示为一个向量，我们需要提取图片的特征。这里我们采用主成分分析（PCA）对图片进行降维，从而得到一个更加紧凑的向量表示。

# PCA降维
def pca(X, n_components = 0.9):
    pca = PCA(n_components=n_components, whiten=True)
    pca.fit(X)
    return pca

# 特征提取
def extract_features(image_paths):
    # 读取图片
    images = [load_image(path) for path in image_paths]
    # 将图片转换成一维向量
    data = np.array([img_to_vector(img) for img in images])
    # PCA降维
    pca = PCA(n_components=0.9)
    pca.fit(data)
    data_pca = pca.transform(data)
    return data_pca

3. 聚类分析

采用K-Means聚类算法来对人脸图片进行聚类分析。

# K-Means聚类分析
def cluster(X, n_clusters = 5):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)
    kmeans.fit(X)
    return kmeans

4. 结果可视化

通过可视化，我们可以更清晰地了解各类人脸图片的相似度分布。

# 可视化聚类结果
def plot_clusters(X, y, n_clusters):
    colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k']
    markers = ['o', 's', 'D', 'v', '^', 'p', 'h']
    for i in range(n_clusters):
        Xi = X[y == i]
        plt.scatter(Xi[:, 0], Xi[:, 1], c=colors[i % len(colors)], marker=markers[i % len(markers)])
    plt.show()

程序演示

# 读取图片
image_paths = glob.glob('data/*.jpg')
# 提取特征
X = extract_features(image_paths)
# 聚类分析
kmeans = cluster(X, n_clusters=3)
# 可视化聚类结果
plot_clusters(X, kmeans.labels_, kmeans.n_clusters)

总结

本文介绍了一种基于无监督机器学习技术的人脸聚类管线，可以将一组人脸图片分成若干类别，并对每一类别进行相似度分析。这个管线不仅对于人脸识别、人脸验证和人脸搜索等领域具有重要意义，同时也是机器学习的一个实用案例。