ラズパイとpythonで簡単に顔認証！

5月 5, 20219月 24, 2023

チップの性能向上によって高負荷な顔認証がエッジデバイス(Nvidia Jetson, Google Edge TPU)で実現可能になってきています. Raspberry Piは以前のバージョンだとOpenCVも実行させただけでメモリ不足に陥っていましたが, バージョン4ではメモリが8GBに拡張され, 比較的高負荷な処理を実行することができます. 今回はラズパイだけで顔認証をテストします. ぜひお試しを!

こんな人におすすめ！

安価なWEBカメラとラズパイを使って、顔認証システムを作りたい
人間というカテゴライズのレベルではなく、誰かと誰かの判別をしたい
本人と別人を分ける閾値設定の仕方を知りたい
カメラ映像上の顔の座標位置を取得したい

Contents

1. 準備したもの
2. セットアップ
3. 性能検証
4. おわりに

準備したもの

顔認証のような負荷の高いプログラムを動作させるために, メモリが8GBあるRaspberryPi4を選択しました.

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ポチップ

ただしRaspberryPi4は消費電力が大きく, 自然放熱だけでは発熱を抑えきれなくなり, パフォーマンスが低下するので, ファンを付けるのが良く, 50℃程度にCPU温度を抑えられます. またファン付きケースを選べばスマートにパッケージングできるでしょう.

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ポチップ

顔のキャプチャにはラズパイ純正のカメラではなく, USBカメラを活用しました. 純正でなくともラズパイで動作し, ケーブルの強度も純正のものよりあり, 安価です.

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ポチップ

ACアダプターには通電のON/OFFスイッチがついているものにしました.

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ポチップ

MicroSDは容量32GB, UHSスピードクラス3のものを使用しました.

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ポチップ

セットアップ

Raspberry Pi

まずはRapberry Pi自身のセットアップをしましょう.

Raspberry PiのセットアップとOSの初期設定 – Indoor Corgi

Raspberry PiのセットアップとOSの初期設定 – Indoor Corgi Skip to content Indoor Corgi Let u ...

https://www.indoorcorgielec.com/resources/raspberry-pi/raspb...

Rapberry Piのセットアップが完了したら, カメラの使用許可とGPUの設定をし, 再起動します.

# enable camera
sudo raspi-config

Enable the Raspberry Pi camera (if you have one attached)
Save changes and reboot.

顔認証に必要なライブラリをインストールします.

# install necessary library
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential \
    cmake \
    gfortran \
    git \
    wget \
    curl \
    graphicsmagick \
    libgraphicsmagick1-dev \
    libatlas-base-dev \
    libavcodec-dev \
    libavformat-dev \
    libboost-all-dev \
    libgtk2.0-dev \
    libjpeg-dev \
    liblapack-dev \
    libswscale-dev \
    pkg-config \
    python3-dev \
    python3-numpy \
    python3-pip \
    zip
sudo apt-get clean

OpenCVのインストール

インストール時にメモリ不足を防ぐため, 一時的にスワップ領域を拡張します.

sudo nano /etc/dphys-swapfile

< change CONF_SWAPSIZE=100 to CONF_SWAPSIZE=1024 and save / exit nano >

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart

opencvをインストールします.

# install opencv
pip3 install opencv-contrib-python opencv-python

face_recognitionのインストール

Raspberry Pi用にdlibをカスタマイズしてインストールします.

# install dlib
cd
mkdir -p dlib
git clone -b 'v19.9' --single-branch https://github.com/davisking/dlib.git dlib/
cd ./dlib
sudo python3 setup.py install --compiler-flags "-mfpu=neon"

次にface_recognitionをインストールします.

# install face_recognition
pip3 install face_recognition

拡張したスワップ領域を戻します.

sudo nano /etc/dphys-swapfile

< change CONF_SWAPSIZE=1024 to CONF_SWAPSIZE=100 and save / exit nano >

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart

サンプルを実行して, face_recognitionが正常にインストールできたか確認します.

顔認証用に自分の写真を撮影し, それをface_recognition/examplesフォルダにme.jpgという名前で保存します.

その後下記の通りにサンプルを実行していきます.

# OpenCVのセットアップで一度Downloadされていたら実行する必要はありません.
git clone https://github.com/tech-life-hacking/face_recognition.git

# execute samples
cd ./face_recognition/examples
python3 facerec_from_webcam_faster.py

自分の顔が四角く囲われて, meとラベル付されたらセットアップ成功です.

性能検証

サンプルのfacerec_from_webcam_faster.pyを実行すると, 左上にCPU温度, CPUメモリ消費量, GPUメモリ消費量, 右上にFPSが表示され, 顔認証のRaspberryPiへの負荷や性能を検証することができます. またそれらを時間当たりのデータでcsvdata.csvに保存するようになっています.

これらのデータを用いてRaspberryPiの顔認証性能を検証していきます.