Python Dlib功能阵列作为CNN和预测的输入

我正在尝试使用CNN和dlib特征提取器创建一个人脸识别应用程序。我想做的是从同一个人的一堆照片中提取特征，然后将阵列发送到我的CNN，CNN将为此人生成一个2类分类器

如何将其更改为接受dlib功能阵列，predict方法会是什么样子，数据应该如何格式化

到目前为止，我的网络配置为将图像作为输入，但我不确定如何将其更改为使用功能阵列

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=input_shape))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=True)

print(train_generator.class_indices)

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=True)

print(validation_generator.class_indices)

model.fit_generator(train_generator, shuffle=True, steps_per_epoch=train_samples // batch_size, epochs=epochs, callbacks=[tensorboard], validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_samples // batch_size)

model.save('Models/model.h5')

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我希望这样做的方式是使用一个程序，将每张照片中每个人脸的特征提取到一个文件中，我的CNN可以使用该文件创建“是/否”分类器文件，稍后可以用于预测。

这是第一次尝试，当然需要更多的工程。你可以把美国有线电视新闻网的第一个卷积层看作是“特征提取”层，最后一个完全连接的层是“分类”层。

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然后像往常一样编译和安装，但您需要一个

[i1，i2]

并替换

ImageDataGenerator

。如果您只想使用功能而不想使用图像，那么体系结构将更简单：忘记卷积部分，试试密集网络。

您对使用哪种体系结构已经有了想法吗？@dcolazin这是什么意思？

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.layers as ll

i1 = ll.Input(input_shape1) #the images
x = ll.Conv2D(32, (3, 3),activation='relu')(i1)
x = ll.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
x = ll.Conv2D(32, (3, 3),activation='relu')(x)
x = ll.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
x = ll.Conv2D(64, (3, 3),activation='relu')(x)
x = ll.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)

i2 = ll.Input(input_shape2) #the feature manually extracted

y = ll.Concatenate([x,i2])
y = ll.Flatten()(y)
y = ll.Dense(64,activation='relu')(y)
y = ll.Dropout(0.5)(y)
y = ll.Dense(1, activation='sigmoid')(y)

model = tf.keras.models.Model(inputs = [i1,i2], outputs = y)