Ensemble de données sur les visages masqués et méthode de génération des visages masqués

Ensemble de données sur les visages masqués et méthode de génération des visages masqués

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Table des matières

Ensemble de données sur les visages masqués et méthode de génération des visages masqués

1.Ensemble de données faciales masquées

（1）Ensemble de données open source-Ensemble de données faciales masquées

（2）Générer un ensemble de données pour les visages masqués

2. Méthode de génération de visages avec masque

（1） Générer une pensée faciale masquée

（2） Modèle de masque

（3） Masque facial Demo

（4） Générer une présentation faciale masquée

3. Générer un ensemble de données masquées et télécharger le code source

4.  Détection faciale et reconnaissance du port d'un masque (Y comprisPython AndroidCode source)

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Il y a beaucoup de reconnaissance faciale gratuite sur le Web /Ensemble de données de détection faciale,Comme souventLFW,FDDB,WIDER FACE,300WAttendez., Je pense qu'il y a plusieurs souvenirs . Mais la plupart de ces données faciales sont des visages sans masque , Ne peut pas être utilisé directement pour l'identification du port d'un masque . Il y a aussi un petit ensemble de données ouvertes sur les visages masqués en ligne , Ça m'a pris du temps. , Organisez les ensembles de données sur les visages masqués qui sont courants aujourd'hui , Et la synthèse des données faciales avec masque /Méthode de construction.

1. Contient5Ensembles de données：  facemask-train1,  facemask-train2,facemask-train3,  synthetic-train1,synthetic-train2 ,facemask-test ,Au total, il y a environ50000+Données：
2. Générer un code Facial masqué ： python create_facemask.py

Données du projet et génération de masques faciaux Code source Télécharger l'adresse ： Ensemble de données sur les visages masqués et génération de données sur les visages masqués

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1.Ensemble de données faciales masquées

（1）Ensemble de données open source-Ensemble de données faciales masquées

Quelques sources ouvertes, Ensemble gratuit de données sur les visages masqués ,downloadDescends., J'ai trouvé ces données open source sales , Beaucoup sont mal étiquetés , J'ai besoin de me laver. ~

Ensemble de données	Description
virus-mask-dataset	L'ensemble de données comporte au total trois catégories d'étiquettes :mask .Cette personne porte un masque anti virus ;nomask Sans masque;wrongmask Cette personne porte un masque qui n'a pas d'effet antiviral ; Les dimensions sont: : Étiqueter toute la tête humaine + Épaule supérieure Adresse：https://github.com/hikariming/virus-mask-dataset
MaskedFace-Net	Masquer correctement l'ensemble de données faciales (CMFD), Erreur d'occlusion de l'ensemble de données faciales (IMFD) Et sa détection globale des visages occlusifs (MaskedFace-Net)Combinaison de. Adresse：https://github.com/cabani/MaskedFace-Net
Real-World Masked Face Datase	Adresse：https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset Description：https://blog.csdn.net/HyperAI/article/details/105154132

（2）Générer un ensemble de données pour les visages masqués

La plupart des données sur les visages en ligne sont des visages sans masque , Ne peut pas être utilisé directement pour l'identification du port d'un masque .Compte tenu de ce qui précède,, Nous pourrions envisager de synthétiser nous - mêmes / Générer des données faciales masquées , Voici les ensembles de données faciales masquées et les ensembles de données synthétiques que j'ai recueillis et organisés ,Au total, il y a environ50000+Données：

Ensemble de données	Description
facemask-train1	Ensemble de données sur les visages masqués recueillies sur Internet (Par exemple:virus-mask-dataset),Environ.7000+Photos, Et nettoyé une partie de l'échantillon mal étiqueté Chaque image est marquée mask(porter un masque)Etnomask(Sans masque)Boîte de détection pour Formatage standard des dimensions VOC xmlFormat,Disponible pour Utilisation des données de formation pour la détection des visages La zone du visage a été taillée , Et nettoyé une partie de l'échantillon mal étiqueté ;Parmi euxmask(porter un masque) Les visages humains ont 3000+Zhang.,nomask(Sans masque) Les visages humains ont 10000+Zhang., Disponible en tant qu'ensemble de données de formation classifiées ,
facemask-train2	Ensemble de données sur les visages masqués recueillies sur Internet ,Environ.3500+Photos, Chaque image est marquée mask(porter un masque)Etnomask(Sans masque)Boîte de détection pour Formatage standard des dimensions VOCFormat, Mais le cadre du visage est plus grand , Non recommandé pour les données de formation à la détection faciale L'image de la zone faciale a été taillée , Et nettoyé une partie de l'échantillon mal étiqueté ;Parmi euxmask(porter un masque) Les visages humains ont 2000+Zhang.,nomask(Sans masque) Les visages humains ont 6000+Zhang., Disponible en tant qu'ensemble de données de formation classifiées
facemask-train3	Ensemble de données sur les visages masqués recueillies sur Internet ,Parmi euxmask(porter un masque) Les visages humains ont 600+Zhang.,nomask(Sans masque) Les visages humains ont 1700+Zhang., Disponible en tant qu'ensemble de données de formation classifiées Les images originales ont été taillées en images faciales ,Alors... Ne convient pas à la détection faciale ; Disponible en tant qu'ensemble de données de formation classifiées
synthetic-train1	C'est une combinaison de données faciales masquées Parmi euxmask(porter un masque) Les visages humains ont 7000+Zhang.,nomask(Sans masque) Les visages humains ont 7000+Zhang., Disponible en tant qu'ensemble de données de formation classifiées
synthetic-train2	C'est une combinaison de données faciales masquées Parmi euxmask(porter un masque) Les visages humains ont 6000+Zhang.,nomask(Sans masque) Les visages humains ont 6000+Zhang., Disponible en tant qu'ensemble de données de formation classifiées
facemask-test	C'est un test Facial masqué Parmi euxmask(porter un masque) Les visages humains ont 300+Zhang.,nomask(Sans masque) Les visages humains ont 300+Zhang., Pour les essais de modèles de classification

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2. Méthode de génération de visages avec masque

（1） Générer une pensée faciale masquée

1. Tout d'abord, la détection faciale et la détection des points clés faciaux
2. Selon les touches faciales , Calculer les informations de position telles que la largeur de la joue et la position du nez ,Même chose., La taille du modèle de couvercle de sortie doit être calculée 、Orientation et emplacement;
3. Enfin, collez le masque à la position du visage , Attendez une image synthétique du visage masqué

Certains codes de génération de masques se réfèrent à ：

GitHub - sevenHsu/FaceMask_CelebA: Simulated masked face with dataset CelebA

Mettez un masque sur le visage. ,Python Voilà le projet de combat. _J'adore.Python Blog d'exploration de données -CSDNBlogs

J'ai testé la génération actuelle de codes de port de masques en ligne , Pour les visages corrigés , Les résultats sont bons , Mais si le visage original lui - même est incliné (Tête tordue.), Le code original est alors utilisé directement , La synthèse ne fonctionne pas très bien ,Sur cette base, J'ai fait l'optimisation. ：

1. Modèle de masque ajouté ,Total29 Différents types de masques , Fournir une variété de données sur les masques synthétiques
2. L'angle d'inclinaison du masque est optimisé , Incliner le visage (Tête tordue.)Heure, La synthèse fonctionne aussi bien.
3. Optimisation de la détection des visages , Détection faciale légère , Vitesse de génération accélérée

Image originale	Le code original génère un masque	Générer un masque après optimisation
Pour les visages corrigés , Les résultats sont bons , Mais si le visage original lui - même est incliné (Tête tordue.), Le code original est alors utilisé directement , La synthèse ne fonctionne pas très bien

（2） Modèle de masque

Le modèle de masque est le masque MaskImages（PNGFormat）,Peut passerPhotoshop La façon de tirer , Supprimer l'arrière - plan ; La copropriété est maintenant disponible 29 Différents types de masques , La diversité des données sur les masques est garantie .

（3） Masque facial Demo

Installez - le.pythonPaquets dépendants connexes

pybaseutils
opencv-python==4.5.1.48
face_recognition
tqdm
torch
torchvision

    Le Code est livré avec des images et des données de test , Vous pouvez également remplacer votre propre ensemble de données faciales ：

python create_facemask.py

# -*-coding: utf-8 -*-
"""
    @Author : panjq
    @E-mail : [email protected]
    @Date   : 2022-06-25 22:23:11
    @Brief  :  Générer un ensemble de données faciales masquées 
"""
import os
import sys

sys.path.insert(0, os.getcwd())
sys.path.insert(0, "libs")
from tqdm import tqdm
from facemask.wearmask import FaceMaskCreator
from pybaseutils import file_utils, image_utils


class FaceMaskDemo(object):
    def __init__(self):
        self.mask_creator = FaceMaskCreator(detect_face=True, alignment=False)

    def create_wear_mask_faces(self, image_dir, out_dir=None, vis=True):
        """
         Générer un ensemble de données faciales masquées 
        :param image_dir:  Catalogue d'images faciales 
        :param out_dir:   Générer un répertoire de sortie faciale masqué 
        :param vis:  Si les effets visuels 
        :return:
        """
        image_list = file_utils.get_files_lists(image_dir)
        for image_path in tqdm(image_list):
            image_id = os.path.basename(image_path).split(".")[0]
            image = image_utils.read_image(image_path, size=(512, None), use_rgb=True)
            mask, face_rects = self.mask_creator.create_masks(image, mask_type="random", vis=vis)
            if out_dir:
                self.mask_creator.save_image(image, mask, face_rects, out_dir, image_id)


if __name__ == '__main__':
    image_dir = "./facemask/test_image"  # Image du visage humain
    out_dir = "./output"  #  Générer un répertoire de sortie faciale masqué 
    fm = FaceMaskDemo()
    fm.create_wear_mask_faces(image_dir, out_dir, vis=True)

（4） Générer une présentation faciale masquée

Image originale	Masque à bande synthétique

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3. Générer un ensemble de données masquées et télécharger le code source

L'adresse de téléchargement contient ：

https://mp.weixin.qq.com/s/4dtC9CeP50M-3nn3xel1Ow

1. Contient5Ensembles de données：  facemask-train1,  facemask-train2,facemask-train3,  synthetic-train1,synthetic-train2 ,facemask-test ,Au total, il y a environ50000+Données：
2. Générer un code Facial masqué ： python create_facemask.py

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4.  Détection faciale et reconnaissance du port d'un masque (Y comprisPython AndroidCode source)

Préparez l'ensemble de données sur les visages des gentils et l'ensemble de données sur les visages masqués , L'étape suivante consiste à commencer à former des modèles de reconnaissance du port de masques ,Voir：

https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/125428609https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/125428609