Picf

简介

Picf 是一款智能相册，由北航2020级电子信息工程学院的学生为完成计算机软件基础大作业而构建。

Picf 主要具有三大功能，均为老师所要求的功能：

• 人脸识别分类：把相册中的图片按人分类。
• 人脸搜索：把同一个人的图片全部筛选出来。
• 重复筛查：把相同的图片筛选出来，剔除重复的文件。

除了这些功能以外，Picf 具有一些额外特性：

• 支持手动修改分类结果

  因图片质量、模型性能等原因，难免会出现将图片分错的情况，Picf 支持用户手动修改图片的分类结果，并将分类结果存储起来。

• 支持稳定的渐进式识别

  在对图片进行识别分类的过程中，Picf 可以根据已分类的结果，将文件夹内新添加的图片合并到已有的人物下面。

• 支持相似图片筛查

  借助 PHash 与 Hamming Distance 的方法，Picf 可以将相似的图片筛选出来，并由用户决定删除哪些图片。

• 美观的图形化界面

  借助于开源项目，Picf 拥有相对美观、现代的GUI界面，使得分类、搜索、筛查的结果呈现更加直观。

安装步骤:

为便于体验本项目，提供 Windows-x64 环境下使用 pyinstaller 打包的实验性版本，请前往 Release 下载 Picf-v1.6-windows-x64.zip 并解压，运行 main.exe 。 若在运行该实验版本时遇到错误或完全无法运行，请参考下面的步骤进行环境配置并运行。

• 安装 Anaconda（如果已有，跳过本步）

• 下载最新的 Release

• 运行setup.bat

  setup.bat 主要用于自动创建 conda 环境、安装依赖包、完成imagededup包的编译。

使用方法：

conda activate Picf
python main.py

界面展示

原理

一、 人脸识别分类

输入一组图片，对于其中的每张图片进行以下步骤：

• 人脸检测：找到图片中的人脸位置，以返回人脸的矩形坐标。
• 人脸对齐：将矩形内部的人脸进行水平、竖直对齐。
• 特征值提取：将对齐的人脸输入 facenet 网络，得到该人脸的128维特征向量。

所有图片处理完毕后，对提取到的多张人脸的特征值，使用聚类算法 Chinese Whispers 进行聚类，得到分类好的人脸组，并将提取到的特征值和分类结果保存。

二、 人脸搜索

输入一张图片，依次进行以下步骤：

• 按照人脸识别分类的方法对图片中的人脸提取特征值。
• 将特征值与已有图片组的特征值一起使用 Chinese Whispers 算法聚类。
• 根据已保存的分类结果，将输入图片中人物的所有图片输出。

三、 相似图片筛查

输入一组图片，依次进行以下步骤：

• 获取每张图片的 PHash 值。
• 计算图片间的 Hamming distance 。
• 使用 BKTree 按 Hamming distance 的大小对照片进行分组，输出分组结果。

致谢

在构建Picf的过程中，我们参考并使用了以下开源仓库的代码：

• yashyenugu/Sort-By-Face

  提供了人脸识别、分类的基本框架。

• Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

  提供了高效、准确、轻量的人脸检测器。

• idealo/imagededup

  提供了相似图片筛查的方案。

• Wanderson-Magalhaes/PyOneDark_Qt_Widgets_Modern_GUI

  提供了GUI框架，对于完全没有GUI开发经验的我们而言，非常有帮助。