Pythonによる顔認証システムの構築

本章では、Pythonを使用して簡単な顔認証システムを構築します。face_recognitionライブラリを使用し、事前に登録した顔とカメラからの画像を比較して認証を行います。

1. 顔認証システムのソースコード

1.1 必要なライブラリのインストール

pip install face-recognition opencv-python numpy

1.2 ソースコード

以下のコードは、カメラを使用してリアルタイムで顔認証を行うプログラムです。

import cv2
import face_recognition
import numpy as np

# 事前に登録する顔画像の読み込み
known_image = face_recognition.load_image_file("known_face.jpg")
known_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]

# カメラの起動
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    
    # 現在のフレームの顔を検出
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]  # OpenCVはBGR、face_recognitionはRGB
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)
    
    for face_encoding, face_location in zip(face_encodings, face_locations):
        # 顔の照合
        matches = face_recognition.compare_faces([known_encoding], face_encoding)
        name = "Unknown"
        
        if True in matches:
            name = "Authenticated"
        
        # 顔の周りに枠を描画
        top, right, bottom, left = face_location
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, name, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)
    
    # 映像を表示
    cv2.imshow('Face Recognition', frame)
    
    # 'q'キーで終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 顔認証システムのポイント

2.1 face_recognition.load_image_file()

known_image = face_recognition.load_image_file("known_face.jpg")

• 指定した画像ファイルを読み込みます。
• known_face.jpg は事前に登録する顔画像です。

2.2 face_recognition.face_encodings()

known_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]

• 画像から顔の特徴量（エンコーディング）を取得します。
• face_encodings() はリストを返すため、[0] で最初の顔のエンコーディングを取得します。

2.3 face_recognition.face_locations()

face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)

• フレーム内にあるすべての顔の位置を検出します。
• 顔の座標情報を (top, right, bottom, left) の形式で返します。

2.4 face_recognition.compare_faces()

matches = face_recognition.compare_faces([known_encoding], face_encoding)

• compare_faces() は、登録された顔とカメラから検出された顔の類似度を比較します。
• matches は True または False のリストを返します。

2.5 OpenCVを使った描画

cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)

• 顔の周囲に 緑色の四角形 を描画します。

cv2.putText(frame, name, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)

• 認証結果（Authenticated または Unknown）を表示します。

3. まとめ

• face_recognition を使うと簡単に顔認証が実装できる。
• face_encodings() で顔の特徴を取得し、compare_faces() で認証を行う。
• OpenCV (cv2) を使って、カメラ画像の処理や描画が可能。
• qキーを押すとプログラムを終了できる。

このコードを応用すれば、複数の顔を登録したり、出席管理やドアロックシステムに組み込むことも可能です。