CJSHS AI Course Week 2

Week 1 連結

https://hackmd.io/@Titi/ByNUY-x2kx

Week 2 課程

Face Recognition (人臉辨識)

開啟 Colab

• https://colab.research.google.com/
• 設定使用GPU運算
  1. 執行階段
  2. 變更執行階段類型
  3. 選擇 "T4 GPU"
  4. 儲存

Face Recognition (人臉辨識)

• 安裝必要套件

!pip install -q insightface onnxruntime

• 載入模組

import insightface
import cv2
import numpy as np
import os
from google.colab import files
from matplotlib import pyplot as plt

• 載入 ArcFace 模型（包含偵測與特徵提取）

app = insightface.app.FaceAnalysis(name='buffalo_l')
app.prepare(ctx_id=0)

• 定義工具函式：Cosine 相似度 + 顯示圖片

def cosine_similarity(a, b):
  return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

def show_img(img, title='Image'):
  img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  plt.imshow(img)
  plt.title(title)
  plt.axis("off")
  plt.show()

• 上傳臉部資料庫圖片（檔名將作為人名，例如 alice.jpg）

print("上傳人臉資料庫圖片（1 人 1 張）")
uploaded = files.upload()

face_db = {}
for filename in uploaded.keys():
  name = os.path.splitext(filename)[0]
  img = cv2.imread(filename)
  faces = app.get(img)
  if faces:
    face_db[name] = faces[0].embedding
    print(f"✅ {name} 加入資料庫")
  else:
    print(f"⚠️ 無法辨識人臉：{filename}")

• 上傳要辨識的新圖片

print("上傳要辨識的新圖片")
uploaded_query = files.upload()
query_img = None
query_emb = None

for filename in uploaded_query.keys():
  query_img = cv2.imread(filename)
  faces = app.get(query_img)
  if not faces:
    print("❌ 沒有偵測到人臉")
  else:
    query_emb = faces[0].embedding
    show_img(query_img, title="Query Image")

• 辨識結果

if query_emb is not None:
  best_match = None
  best_score = -1

  for name, db_emb in face_db.items():
    sim = cosine_similarity(query_emb, db_emb)
    print(f"{name} 相似度：{sim:.4f}")
    if sim > best_score:
        best_score = sim
        best_match = name

  if best_score > 0.6:
    print(f"✅ 辨識結果：{best_match}（相似度 {best_score:.4f}）")
  else:
    print("⚠️ 查無此人")

作業

1. 成功執行以上程式碼。
2. 上傳3個人的照片，再額外輸入1張3人其中1人的照片和1張不是這3個人的照片。
3. 建立長榮中學GPT資料庫
   • https://hackmd.io/@Titi/HJpsfnM6kg