厉害了，程序员用深度学习写了个老板探测器

如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？

有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。

一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~

当老板接近我的工位时，电脑就会自动切换屏幕

办公室的情况如下：

从老板的座位到我的座位大约6~7米，他会在离开座位后4到5秒钟到达我的座位，因此，需要在这之前隐藏屏幕，所以时间比较紧迫。

首先需要让电脑完成对老板面部的深度学习。然后在我的办公桌上摆上一个网络摄像头，让摄像头对着通道，当网络摄像头捕捉到老板的脸时就切换屏幕。

嗯，这是一个完美的项目。先取一个好名字，就叫Boss Sensor（老板探测器）好了。

Boss Sensor的简单结构图如下：

处理过程分为三步：

• 网络摄像头实时拍摄图像

• 学习模型检测和识别所拍摄图像的人脸

• 如果识别结果是老板则切换屏幕

所需要的技术实现只有三项：

• 拍摄人脸图像

• 识别人脸图像

• 切换屏幕

一步步完成之后整合就可以了。

首先找一个网络摄像头，我用的是BUFFALO BSW20KM11BK摄像头，大家随便找个清晰度够的就可以了。

最好不要用相机自带的识别软件裁剪人脸，因为后面的深度学习过程还需要处理。所以，我用Python和OpenCV编写了一段裁剪人脸图像的脚本。

偷拍到的人脸图像比我之前设想的更清楚▼

接下来，要用机器学习教会电脑识别老板的脸。

我们需要以下三个步骤：

• 采集图像

• 图像预处理

• 建立机器学习模型

让我们一个接一个看一下。

首先，需要收集大量的图片供电脑学习。一般来说有三种大量收集图片的方法：

• 谷歌图片搜索

• Facebook的图像采集

• 从视频里截图

一开始，我像电影里的特工一样收集了各种搜索引擎上的老板照片，还有Facebook上老板自己上传的照片，但说实话，没有收集到足够的图像。所以，反正老板就在身边，我就简单粗暴的拍摄了一段他的视频，然后把视频分解成大量的图像。

现在我有很多人脸图像了，但还不能拿它们来建立学习模型，必须要裁剪掉与脸部不相关的部分。

我使用ImageMagick来提取人脸，你可以用别的图像软件来做。

总之，最后我收集了大量的人脸图像，就像这样: ▼

估计我是全世界拥有最多老板头像的人了，肯定比他爸爸妈妈要多的多。

现在可以准备机器学习了。

Keras框架用来建立卷积神经网络和神经网络培训。Tensorflow用来写Keras的后端。如果只识别脸部的话，可以调用一些Web API比如微软的Computer Vision API，但这次我决定自己来实现，因为这个项目需要确保实时性。

网络体系结构大体如下，Keras非常方便，它可以很轻松的输出这样的结构: ▼

至此，只要老板出现在摄像头中，我就可以识别出他来了。