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人脸检测识别的趋势和分析

从上图,还能看到现在火的无法用形容词去修辞的技术之一了,那就是人脸检测识别。 人脸检测识别技术已经被研究很久了,除此之外还有人脸配准、对齐、搜索、比对等技术,主要我们现实生活的需求,越来越需要这样的技术。 基于Adaboost人脸检测 Adaboost人脸检测算法,是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法,该方法能够检测出正面人脸检测速度快。 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析机器学习的方法分别寻找人脸人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》,分析的特别详细,希望对大家有帮助,谢谢!

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人脸检测识别的趋势和分析

从上图,还能看到现在火的无法用形容词去修辞的技术之一了,那就是人脸检测识别。 人脸检测识别技术已经被研究很久了,除此之外还有人脸配准、对齐、搜索、比对等技术,主要我们现实生活的需求,越来越需要这样的技术。 基于Adaboost人脸检测 Adaboost人脸检测算法,是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法,该方法能够检测出正面人脸检测速度快。 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析机器学习的方法分别寻找人脸人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》,分析的特别详细,希望对大家有帮助,谢谢!

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    人脸检测识别的趋势和分析

    人脸检测算法,是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法,该方法能够检测出正面人脸检测速度快。 缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 3) 基于模板的方法 基于模板匹配的方法的思路就是通过计算人脸模板和待检测图像之间的相关性来实现人脸检测功能的,按照人脸模型的类型可以分为两种情况: ① 基于通用模板的方法,这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板 4) 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析机器学习的方法分别寻找人脸人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 ■Yale Face Database B (http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html) 最后我附上我近期做的效果图,是基于视频中人脸检测识别的

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    人脸检测识别的趋势和分析

    从上图,还能看到现在火的无法用形容词去修辞的技术之一了,那就是人脸检测识别。 人脸检测识别技术已经被研究很久了,除此之外还有人脸配准、对齐、搜索、比对等技术,主要我们现实生活的需求,越来越需要这样的技术。 基于Adaboost人脸检测 Adaboost人脸检测算法,是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法,该方法能够检测出正面人脸检测速度快。 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析机器学习的方法分别寻找人脸人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》,分析的特别详细,希望对大家有帮助,谢谢!

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    人脸检测识别总结

    Adaboost人脸检测算法,是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法,该方法能够检测出正面人脸检测速度快。 4) 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析机器学习的方法分别寻找人脸人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 ---- 最新深度网络用语人脸的部分介绍分析: DeepID网络结构 DeepID是第一代,其结构普通的卷积神经网络差点儿相同。结构图例如以下: ? 该结构普通的卷积神经网络的结构相似。 ---- ---- ---- ---- 再来说说VALSE 2017 VALSE 的发起者之一——中科院计算所的山世光研究员的报告:《人脸检测识别年度进展概述》 ? 还有很多人脸检测的框架,以后本平台会慢慢把总结的分享给大家,也感谢大家对我们的支持关注,谢谢! ----

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    SSD人脸检测以及FDDB检测结果分析

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/82083846 前段时间使用caffe版本的SSD训练人脸检测,效果还不错,在FDDB上测试了下结果最终只有 为了分析训练的SSD在FDDB上对于哪些类型的人脸检测结果较差,结果如下:蓝色的椭圆为FDDB的原始标注,红色的矩形为现有的SSD检测结果。 ? 可以看到: 很模糊的脸没有检测到 还有些基本上算不上脸 极少数是人脸的确实没有检测到 发现FDDB中不少人脸基本可以不算是人脸,因此对FDDB的检测结果的意义有点怀疑了。 最终还是自己建立了专门的评价数据集(共1000多张样本): 少数较为正常的人脸 遮挡较多 不同光照条件下的人脸 角度多变的人脸 检测结果如下(蓝线为检测人脸框),效果还是不错的: ? SSD做检测训练的时候注意: 自己没有必要做简单的数据增强(例如翻转啥的),SSD训练过程中会做数据集增强 训练的数据集,不要用很模糊的人脸,或者很小的人脸,这样会导致训练发散los=Nan如下图(可能

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    人脸检测识别的趋势和分析(增强版)

    ---- 因为最近人脸检测识别火热的进行着,本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识分析,让更多人的有进一步深入的熟知! Adaboost人脸检测算法,是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法,该方法能够检测出正面人脸检测速度快。 4) 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析机器学习的方法分别寻找人脸人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 ---- 最新深度网络用语人脸的部分介绍分析: ---- ---- ---- ---- ---- DeepID网络结构 DeepID是第一代,其结构普通的卷积神经网络差点儿相同。 ---- ---- ---- ---- 最后来说说VALSE 2017 VALSE 的发起者之一——中科院计算所的山世光研究员的报告:《人脸检测识别年度进展概述》 ? ?

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    OpenCV vs Dlib 人脸检测比较分析

    人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一,早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。 昨天Learn OpenCV网站博主Vikas Gupta博士发表文章,对OpenCVDlib中四种人脸检测算法实现进行了比较分析,包含C++/Python的代码示例,且对精度和速度都进行了量化。 缺点 1)CPU速度很慢; 2)不能检测小脸,因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80,但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器; 3)人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。 5. 作者认为应该首先尝试OpenCV DNN方法Dlib HOG方法,然后再做决定。 一般情况 在大多数应用程序中,我们无法知道图像中人脸尺寸的大小。 ”,即可收到该文代码、模型使用数据百度云下载地址。

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    人脸检测

    .imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测对齐 (img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法:人脸检测是将人脸区域检测人脸关键点检测放在了一起 P-Net:Proposal Net,实现人脸候选框提取 R-Net:Refine Net,在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net:Output Net,R-Net类似,最终输出人脸

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    全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 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。 上面用的是深度学习模型的人脸检测,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。 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。 基于深度学习的人脸检测 想要深入学习的小伙伴可以尝试自己训练一个人脸检测模型练手,这里直接在Github上找一个能跑的模型CenterFace。 人脸卡通化 仅仅是人脸检测,显得略微有些没意思,所以在人脸检测的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。

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    人脸检测——笑脸检测

    前边已经详细介绍过人脸检测,其实检测类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药! 无论是人脸检测还是笑脸检测,又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测(一)——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑脸检测用的还是那个函数(还是熟悉的味道!) 这里主要分两步来说: 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下,可以实现对图片的检测,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测,需要完整项目的后台回复关键词 “笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下: ?

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    基于Dlib的人脸检测识别

    =dlib.image_window() win.clear_overlay() win.set_image(img) #特征提取器的实例化 dets=detector(img, 1) print("人脸数 :",len(dets)) for k, d in enumerate(dets): print("第",k+1,"个人脸d的坐标:", "left:",d.left(), "bottom:",d.bottom()) width=d.right()-d.left() heigth=d.bottom()-d.top() print('人脸面积为 FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,255,255)) #显示一下处理的图片,然后销毁窗口 cv2.imshow('result',img) cv2.waitKey(0) 人脸数 :1 第 1 个人脸d的坐标:left: 201 right: 356 top: 184 bottom: 339 人脸面积为:24025 算法:基于Dlib的人脸检测识别是通过多级级联的回归树进行关键点的回归

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    人脸检测——准备非人脸

    简单粗暴,不多说,直接代码吧: import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

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    人脸检测——AFLW准备人脸

    不多说了,直接代码吧: 生成AFLW_ann.txt的代码,其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置(x,y,w,h); ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下(含0,1,2三个文件),生成人脸的程序 (并且对人脸进行了左右镜像): import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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    Dlib 库 - 人脸检测人脸关键点检测

    人脸检测 Face Detector 人脸检测,是检测出图片中包含的正面人脸. 1.1. 基于 CNN 的人脸检测 采用预训练的 CNN 模型进行图片中的人脸检测. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的人脸检测准确度更高. 人脸关键点检测 Face Landmark Detection 人脸关键点检测,首先需要检测出图片中的人脸,并估计人脸的关键点姿态(pose). CNN 人脸框及人脸关键点检测 #! ,及人脸关键点检测,并显示结果.

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    OpenCV:人脸检测

    本次就来了解一下,如何通过OpenCV对人脸进行检测。 其中OpenCV有C++和Python两种,这里当然选用Python啦。 环境什么的,就靠大伙自己去百度了。 / 01 / 图片检测 先来看一下图片检测,原图如下。 ? 是谁我就不说了。律师函,不存在的。 训练数据是现成的,利用现成的数据,通过训练进而来检测人脸。 代码如下。 img = cv2.imread(filename) # 转灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测 / 02 / 视频检测 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。 毕竟训练数据的质量摆在那里,有的时候会出现一些错误。 如想提高检测的精度,便需要一个高质量的人脸数据库。 success and cv2.waitKey(1) == -1: # 读取数据 ret, img = cameraCapture.read() # 进行人脸检测

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    HAAR人脸检测

    import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 #步骤1:获取XML文件,加载人脸检测器 faceCascade=cv2 gray=cv2.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片 #步骤2:实现人脸检测 faces=faceCascade.detectMultiScale (gray,scaleFactor=1.03,minNeighbors=3,minSize=(3,3))#人脸检测 #步骤3:打印检测到的人脸 print(faces) print("发现{0}个人脸" .format(len(faces))) #步骤4:在原图中标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: #步骤5:绘制圆环,标记人脸 cv2.circle(img,( waitKey() cv2.destroyAllWindows() [[192 163 168 168]] 发现1个人脸 算法:HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。

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    人脸检测:FaceBoxes

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100538930 简介 FaceBoxes是一个足够轻量的人脸检测器,由中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的研究者提出 ,旨在实现CPU下的实时人脸检测,FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。 对于一个目标检测人脸检测模型来说,计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大,图像分类任务中224是一个常用尺寸,而这个尺寸去做检测是几乎不可能的。 输出2因为RPN在做是不是目标的预测,而人脸检测中目标只有人脸一类,所以FaceBoxes的2是在预测是不是人脸。剩下的4边界框的四个值了。 那么用尺寸间隔的比值能反映出这个Anchor的密集程度。

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    人脸检测——FaceBoxes之解读效果展示

    density for output layer1 # density = [[0],[0],[0]] # density for output layer1 # 选用多用层, 用于最终的检测 default_boxes = self.default_boxes #[21824,4] num_default_boxes = default_boxes.size(0) # 图片中含有的人脸个数 box不管IOU大小,都设置一个之IOU最大的default_box;并且每一个default_boxes对应到之IOU最大的bounding box上 iou = self.iou( density for output layer1 # density = [[0],[0],[0]] # density for output layer1 # 选用多用层, 用于最终的检测 box不管IOU大小,都设置一个之IOU最大的default_box;并且每一个default_boxes对应到之IOU最大的bounding box上 iou = self.iou(

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