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全套 | 人脸检测 & 人脸关键检测 & 人脸卡通化

人脸检测历险记 可能跟我一样,人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测,然后一个坑接着一个坑的往里跳。 OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型,只能检测正脸,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。 end = time.time() print("dtime = ", end - begin) # 后处理,主要是根据阈值 threshold 从输出获取人脸框和人脸关键的位置 scale_w = img_h_new / h, img_w_new / w return img_h_new, img_w_new, scale_h, scale_w 这一步模型可以同时给出人脸框和人脸关键的位置 ,获取人脸框和人脸关键的位置 稍微扩充下人脸框,进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧:【视频有声提示!】

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    人脸专集3 | 人脸关键检测

    今天继续上期的《人脸关键检测》,精彩的现在才真正的开始,后文会陆续讲解现在流行的技术,有兴趣的我们一起来学习! ? ? Deep learning based methods ? ? 对于人脸关键检测和跟踪,有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。 近年来,卷积神经网络模型成为人脸关键检测,主要是深度学习模型,并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。 纯学习方法直接预测人脸关键位置,而混合学习方法则将深度学习方法与计算机视觉投影模型相结合进行预测。 Pure-learning methods 纯学习方法:这类方法使用强大的CNNs模型从人脸图像中直接预测关键位置。

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    人脸专集2 | 人脸关键检测汇总

    接下来,我们针对人脸配准该领域详细讲解一次,今日主要涉及的就是人脸关键检测,这个基础是人脸分析的基础,也是最重要的步骤之一。 ? ? 多年来,许多人脸关键检测算法都是为了自动检测这些关键而发展起来的,今天,我们对它们进行了广泛的综述。 ? 在计算机视觉中,为了自动提取这些人脸信息,基准的人脸关键(下图)的定位通常是一个关键步骤,许多面部分析方法都是建立在对这些关键的准确检测的基础上的。 ? 通过面部关键位置获取的面部信息可以为人机交互、娱乐、安全监视和医疗应用提供重要信息。 人脸关键检测算法的目的是自动识别面部关键点在面部图像或视频中的位置。 这些关键要么是描述人脸部件的独特位置(例如眼角)的优势,要么是将这些优势人脸部件和轮廓连接起来的插值

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    人脸关键检测3——DCNN

    ######《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection》 2013年,通过3级卷积神经网络来估计人脸关键(5),属于级联回归方法 F1输入尺寸为3939,输出5个关键的坐标;EN1输入尺寸为3139,输出是3个关键的坐标;NM1输入尺寸为3139,输出是3个关键。 Level-1之所以比Level-2和Level-3的输入要大,是因为作者认为,由于人脸检测器的原因,边界框的相对位置可能会在大范围内变化,再加上面部姿态的变化,最终导致输入图像的多样性,因此在Level 第一级的网络输出为接下来的检测提供了一个强大的先验知识。真实的脸部伪装分布在第一级预测的一个小领域内。所以第二级的检测可以在一个小范围内完成。但没有上下文信息,局部区域的表现是不可靠的。 速度方面,采用3.3GHz的CPU,每0.12秒检测一张图片的5个关键。 ---- 注:博众家之所长,集群英之荟萃。

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    谈谈人脸关键的江湖

    本文转载自:CVPlay 人脸关键检测是一个非常核心的算法业务,应用广泛。 比如我们常用的换脸、换妆、人脸特效等2C应用中的功能,都需要先进行人脸关键检测,然后再进行其他的算法业务处理;在一些2B的业务场景中也都有涉及,如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计,人脸识别前的人脸对齐等。 人脸关键传统方法从早期的ASM、AAM发展到CPR(级联姿势回归),逐渐迈过商业落地的门槛;2013 年,卷积神经网络CNN 被首次应用到人脸关键检测,之后由于其极大的商业价值迅速进入发展快车道;2018 年2月Faceu激萌被字节跳动3亿美金收购,不久字节跳动便用自研人脸关键替换掉商汤的SDK,这个时候本来由ULSee提供人脸关键技术的天天P图也早已替换成了腾讯优图自研的人脸关键,ULSee和商汤相似的经历映射出 下面我们结合各路资料简单谈谈人脸关键点算法的自研,首先我们上一张极端图,以此引发算法设计的思考:图中蓝色为人脸检测器的五,红色依次是模型的输出,左图基于人脸检测器五人脸对齐,中图基于左图的模型输出做人脸对齐

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    OpenCV实战:人脸关键检测(FaceMark)

    ,所以本教程只介绍一种实现人脸关键检测的算法。 加载人脸检测器(face detector) 所有的人脸关键检测算法的输入都是一个截切的人脸图像。因为,我们的第一步就是在图像中检测所有的人脸,并将所有的人脸矩形框输入到人脸关键检测器中。 加载landmark检测器 加载关键检测器(lbfmodel.yaml)。此人脸检测器是在几千幅带有关键标签的人脸图像上训练得到的。 运行人脸关键检测器 我们根据人脸矩形框截取原图中的人脸ROI,再利用人脸关键检测器(facial landmark detector)对人脸ROI进行检测。 faceLandmarkDetection.cpp实现视频帧捕获、人脸检测人脸关键检测; drawLandmarks.hpp实现人脸关键绘制和多边形线绘制。

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    人脸专集知识巩固2 | 人脸关键检测汇总

    接下来,我们针对人脸配准该领域详细讲解一次,今日主要涉及的就是人脸关键检测,这个基础是人脸分析的基础,也是最重要的步骤之一。 多年来,许多人脸关键检测算法都是为了自动检测这些关键而发展起来的,今天,我们对它们进行了广泛的综述。 在计算机视觉中,为了自动提取这些人脸信息,基准的人脸关键(下图)的定位通常是一个关键步骤,许多面部分析方法都是建立在对这些关键的准确检测的基础上的。 通过面部关键位置获取的面部信息可以为人机交互、娱乐、安全监视和医疗应用提供重要信息。 人脸关键检测算法的目的是自动识别面部关键点在面部图像或视频中的位置。 这些关键要么是描述人脸部件的独特位置(例如眼角)的优势,要么是将这些优势人脸部件和轮廓连接起来的插值

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    人脸检测关键特征

    今天跟大家继续说说人脸检测的一些事,我们是否考虑过人脸检测,到底哪些特征是比较关键性的??? ? 面部传达着非常丰富的信息,这对于完整的社会互动至关重要。 为了有效地提取这些信息,需要从复杂的视觉场景中很容易地检测人脸。在这里,我们询问了哪些特征是人脸检测关键? 综上所述,这些发现意味着人脸检测机制被广泛调整,并被过度概括为某种无生命的刺激。因为这些无生命的刺激是高度可变的,所以它们可以用来回答基本的问题,即人脸检测机制用来将刺激归类为面部的关键特征是什么。 此外,去除非关键特征后的图像的容貌评分远高于去除关键特征后的图像。因此,去除关键特征比去除非关键特征的人脸得分要低,这表明去除非关键特征的效果较小。 计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域,由来自于各校的硕博研究生组成的团队,主要致力于人脸检测人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。 ?

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    人脸对齐:DCNN级联关键检测2013

    近期学习关键检测相关内容,基于CNN的方法已经替代以往经典的方法(ASM,AAM等),于是乎得看看CNN是如何应用到关键检测上的。 创新: 1.将CNN应用到人脸关键检测当中 2.提出级联CNN,这个级联CNN的level-1 有一个非常重要的作用,就是解决了传统人脸关键检测时都会遇到的一个问题——关键初始化,传统参数化方法 2013年,Sun等人首次将CNN应用到人脸关键检测,并且取得较好的结果(BioID、LFPW数据集上),今天就来看看Sun等人提出的Deep Convolutional Network Cascade ,到底是如何应用到人脸关键检测的。 Abstract 作者提出一种级联的CNN(有三个level)来检测人脸关键,之所以此方法好,很大程度是得益于CNN可以提取全局的,“高级”(high level)的特征,以及作者精心设计的 three-level

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    yolov5人脸检测,带关键检测

    代码说明: 1,在yolov5的检测基础上,加上关键点回归分支,请先下载yolov5的工程:https://github.com/ultralytics/yolov5 2,detect_one.py是单张图片的测试代码 (3)face_datasets.py为人脸数据的读取方式,准备数据的格式参考yolov5的格式,在后面增加关键的坐标(归一化) (4) loss.py中增加关键点回归的loss计算 (5) 链接: 关于口罩人脸的问题: 1,增加口罩人脸这个类别,建议不要直接在检测分支中增加类别。 2,应该在关键分支额外增加一个属性分支,接一个二分类,判断有没有戴口罩。 3,这样可以减少口罩人脸的误检问题 关于关键的问题: 1,建议可以替换成wingloss训练,可以优化关键的精准度。 2,可以解决关键的离群问题 3,wideface之中有不少特别小的人脸,如果不处理会对精度有一定的影响。

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    人脸专集4 | 遮挡、光照等因素的人脸关键检测

    人脸关键检测今天正式告一段落,接下来我们会应关注同学的要求,分享一期人脸图像质量评估,有兴趣的可以一起来! 第二,大部分的头部姿势可能导致自我遮挡,由于人脸关键的缺失,一些人脸关键检测算法可能无法直接应用。 第三,头部姿势训练数据有限,可能需要额外的努力来标注头部姿态标签来训练。 ?怎么解决? Facial expression 面部表情会导致非刚性的面部运动,影响面部关键检测和跟踪。 ? 由于人脸表情和面部形状之间的相关性,一些算法还进行了人脸表情的联合检测人脸关键检测。 研究表明,利用联合关系和相互作用可以提高人脸表情识别和人脸关键检测的性能。

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    使用关键进行小目标检测

    由于其具有尺度很小的特点,所以可以尝试用的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap两种方式来回归关键,是一个很简单基础的项目,代码量很小,可供新手学习。 1. 部分样例展示 上图是数据集中的两张图片,红圈代表对应的目标,标注的时候只需要在其中心一下即可得到该对应的横纵坐标。 回归确定关键 回归确定关键比较简单,网络部分采用手工构建的一个两层的小网络,训练采用的是MSELoss。 3. heatmap确定关键 这部分代码很多参考了CenterNet,不过曾经尝试CenterNet中的loss在这个问题上收敛效果不好,所以参考了kaggle人脸关键点定位的解决方法,发现使用简单的 总结 笔者做这个小项目初心是想搞清楚如何用关键进行定位的,关键被用在很多领域比如人脸关键点定位、车牌定位、人体姿态检测、目标检测等等领域。

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    基于Pytorch实现人脸关键检测模型MTCNN

    前言 MTCNN,Multi-task convolutional neural network(多任务卷积神经网络),将人脸区域检测人脸关键检测放在了一起,总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net 它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型,该模型主要采用了三个级联的网络,采用候选框加分类器的思想,进行快速高效的人脸检测。 这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键的O-Net。 ,并显示 infer_camera.py 预测图像程序,检测图片上人脸的位置和关键的位置实时显示 数据集下载 WIDER Face 下载训练数据WIDER Face Training Images,解压的 box和关键,并显示识别结果 python3 infer_camera.py 使用相机捕获图像,识别图片中人脸box和关键,并显示识别结果 参考资料 https://github.com/AITTSMD

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    一行代码Android上实现人脸检测关键检测、口罩检测

    关键检测、口罩检测 一行代码实现人脸检测人脸关键检测和戴口罩检测。 ,人脸关键检测和戴口罩检测,并将编译好的动态库和静态库部署在Android应用上,在Android设备上实现人脸检测人脸关键检测和戴口罩检测,所以本应不会使用到C++开发,可以只使用笔者提供的JNI facekeypoints.nb这个是人脸关键检测检测人脸之后,通过这个模型检测人脸关键。maskclassifier.nb这个模型是口罩分类模型,检测人脸之后,用这个识别是否戴口罩。 第一步笔者再训练一个性别分类和年龄模型,这样一个程序就可以同时实现人脸检测人脸关键检测、戴口罩检测和性别年龄识别等5个功能。 、关键检测、口罩检测就大功告成了。

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    调用Dlib库进行人脸关键标记

    昨天调试了人脸识别(classifier_webcam)这个程序,效果不错,响应速度也挺快。 今天调试了python写的landmark,用的是dlib库里的68文件,其中dat文件为训练好的68标注,我们加入了视频的实时检测的功能,仿照classifier_webcam这个文件(openface 注意标注时使用了for 循环,for i range(0,67),将一个个标注出来,经过使用print函数打印出shape.part(i).x  shape.part(i).y,可见其为坐标 用cvCircle 关键代码: ret, frame=video_capture.read() dets =  detector(frame, 1) for k, d in enumerate(dets): shape = 对Openface训练的人脸识别(Face Recognition)模型进行测试,这个模型过程为:输入整个图片-人脸检测(调用dlib中frontal_face_detector库)-进行人脸对齐(仿射变换

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    AI展示框架(7):基于dlib实现人脸检测关键检测

    dlib是人脸识别与人脸特征关键获取的常用库,最近实现了将该库集成到展示框架的实验。 其中现有的dlib常见的可获取68个关键,当然还有5个关键和81个关键(包括额头)。 因此编写了一个通用的小函数,如下: 该函数通过设置num_landmarks可以获取不同的关键点个数,如68,5和81,并返回facebbox(人脸框),通过该框的个数可以获取人脸的个数,并将人脸关键以 d.bottom()),(55,255,155),2) #landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in shape.parts()]) #绘制人脸关键 ) #cv2.imshow('frame', frame) cv2.imwrite(filename, frame) return facebbox 实验结果: (1) 68个关键的情况 (2) 5个关键检测结果 ? (3) 81个关键检测结果。 ? 不过从图上可以看出,dlib用于人脸检测,并不能检测出太多的人脸,特别是远处的小人脸,均无法检测

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    OpenCV实现人脸检测和68定位

    要实现人脸对比,首先要实现的是人脸检测,在摄像头拍摄到的一张图片中,正确的检测人脸的位置,并且将人脸提取出来。 目录 1 原理先知 1.1 68标定和OpenCV绘 1.2 编码设计思路 1.3 OpenCV画图函数介绍 2 环境说明 3 实验内容 4 步骤详解 4.1 OpenCV实现人脸检测 4.2 4.2 人脸68定位 除了使用 OpenCV 实现人脸检测之外,也可以借助比 OpenCV 更加精准的图片人脸检测 Dlib 库实现人脸 68 点定位。 首先导入需要调用的库。 "/data/opencv12/shape_predictor_68_face_landmarks.dat") 最后在人脸上遍历所有检测并打上标注,并标注 1-68 数字。 可以发现,dlib检测人脸包括双眼、鼻子、嘴巴在内并用68标注过的图片如下所示,并可以精准的定位检测人脸。 ? ---- 欢迎留言,一起学习交流~ 感谢阅读 END

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