随着景区游客的持续增加，景区如何有效管理游客秩序和安全问题成为研究的热点。为此，景区引入了人脸检测技术，以了解游客人数，实现景区的限流管理。
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后，级联分类器就在OpenCV中落地生根了，一段时间，特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配，虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能，但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车，我自己曾经移植到Android上面玩过，日常就是两个字“翻车”，很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点，还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了，那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜，而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型，与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
人脸检测只是人脸识别系统中的一步，当然是非常重要的一步；反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段，在特定场景下是奏效的，但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的，为什么呢?是
人脸领域的技术一直是热门研究话题，随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟，各厂家集成能力的提升，人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
5月20日，根据人脸检测评测平台FDDB公布的数据排名显示，来自中国的人工智能公司阅面科技（ReadSense）在众多的优秀竞争者中拔得头筹。 如图为FDDB官方发布的人脸检测技术报告准确率召回率曲线
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境，如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
昨日下午，小米科技联合创始人黄江吉在微博上宣布，小米人脸检测新算法在FDDB（基于深度卷积网络：Faster RCNN Bootstrapped by Hard Negative Mining）人脸检
看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线，时隔8年我们有一次看到，但不是那个自信张开双手抛开，而是选择回头，可能这个画面，以后再也看不到了。希望我们牢记03黄金给我们90后留下的深刻记忆，向他们salute。
从其官网介绍来看： Linkface 凭借在人脸识别领域数年的技术累积，在大数据和深度学习的驱动下，成功搭建了一套高效稳定的人脸分析系统，囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么
无论你是最近开始探索OpenCV还是已经使用它很长一段时间，在任何一种情况下，您都一定遇到过“人脸检测”这个词。随着机器变得越来越智能，它们模仿人类行为的能力似乎也在增加，而人脸检测就是人工智能的进步之一。
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
和上次不同，这次大屏幕侠识别现场观众的表情，将笑容热力值排名，pick前10位笑容灿烂的小伙伴上榜
现如今，人脸识别技术的应用可谓是非常广泛，被应用于身份认证，监控，安全检查，机器学习，面部表情识别，虚拟现实及虚拟导航等领域。
最近几年，“追星”已经成为常事，各种姐姐粉、妈妈粉、阿姨粉涵盖了全年龄层的人群。但是，小鲜肉太多让人分不清，怎么办？照片人太多找不到爱豆怎么办？其实明星撞脸，不一定是整容的原因，在我们刚开始追星的时候，一定会遇到一个问题：脸盲症！
腾讯提出一种高精度双分支人脸检测器DSFD并开源。该算法曾在全球两大权威人脸检测数据集WIDERFACE和FDDB上均取得了第一。 任务介绍 人脸检测算法是在图像上检测出人脸的位置（通常以矩形框形式输出），是人脸配准、人脸属性识别、人脸核身、人脸检索等技术的基础。随着人工智能行业的发展，人脸相关技术在社交娱乐、智慧零售、互联网金融等领域得到了越来越广泛的应用，同时也对人脸检测技术提出了更多的挑战。由于场景不受控、人员非配合，人脸往往受到逆光、遮挡、模糊、姿态、尺度等因素的干扰，因此研发效果更优异的人脸检测
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅，文中略去了对具体参考文献等的引用，读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免，有不当的地方还请各位读者多多包涵，并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快！ 这是
人脸检测是指通过计算机视觉技术，从图像中识别、检测出人脸，并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术，是计算机视觉领域的关键技术，可用于实现自动识别和跟踪人脸。
开工上班，各地应该如何做好疫情防护？人工智能技术正在为抗击新冠肺炎疫情的工作提供必要的帮助。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域发挥着重要作用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸在视频序列中的跟踪和姿态分析。
我们采用ARM Cortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC，通过ov5640摄像头采集实时图像，经过检测系统的检测后，将已经框出人脸的实时图像通过HDMI输出到显示器，同时可以通过UART查看检测时间等信息，还能通过板载LED灯查看检测到的人脸数量。
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
2019 新冠肺炎疫情爆发，让人们的出行发生了很大的变化——自 1 月 24 日武汉宣布封城之后，各省市陆续启动重大突发公共卫生事件一级响应以控制人口流动。很多城市都已规定必须佩戴口罩、测量体温才能搭乘公共交通。2 月 10 号返工日之前，上海、北京等重点城市也陆续放出新规：出入机场、轨道交通、长途汽车站、医疗卫生机构、商场超市等公共场所，未佩戴口罩者将被劝阻。
上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的人脸检测、识别和验证背景及现状的发展状况，今天我们继续说说人脸领域的一些相关技术以及新框架的人脸检测识别系统。
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
机器之心报道 参与：吴欣 据机器之心消息，腾讯 AI Lab 在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录。此外，腾讯 AI Lab 已通过 arXiv 平台发表论文公开部分技术细节。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份，两者密切相关，前者是后者的前提和基础。在研究上，由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直是
近年来，人工智能的发展速度十分惊人，在安防监控、工业制造、农业、教育、金融、医疗等领域中的应用越来越广泛，并且未来几年也将继续保持高速的发展趋势。通过人工智能技术提高自动化程度、减少人工干预、提高监管效率，已经成为当前的行业发展方向。今天来给大家盘点一下当前人工智能发展趋势下的一些常见AI算法以及应用场景。
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输
刚刚度过了一个特殊的春节，美美在这里给大家拜个晚年。相信大家作为各公司技术团队的骨干，应该也和我的同事们一样，正在紧张忙碌地用技术支撑着各方面的工作，同舟共济，抗击疫情吧。请大家注意做好个人和家庭防护，多加强运动，提高免疫力。让我们一起为武汉加油，愿疫情早日结束！
深度学习给目标检测带来的变革 人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。 目标检测任务作为一个分类问题，其不仅受益于计算机视觉领域相关技术的不断发展，在机器学习领域的研究进展同样也对目标检测任务具有推波助澜的作用。事实上，从2006年开始逐步蔓延开的深度学习大爆发给目标检测的研究带来了强劲的助推力,使得通用的目标检测以及各种特定类型目标的检
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注，不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案，该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法，能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》，到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》，随着互联网的不断发展，新闻报道的数量，以及报道中的视频数量，都在不断增加。 这对读者来说也许是好事，意味着有更多、更丰富的内
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型，能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学，就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话，对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」，而且其面部用表情包替换了。
每当到了假期的时候，全国各个热门景区、景点迎来了巨大的客流量，到处都是人山人海。这个时候景区工作人员那是又喜又忧的。你肯定会疑惑，人多还会忧？当然啦，人一多那么就会面临游客的安全问题，如果人流太多或者超过了景区的承受量，那么很容易就会发生踩踏事件，威胁到人们的安全。
人脸检测&识别依然是CV领域炙热的研究课题，不仅仅应用在各种刷脸产品，现在很多多媒体都在利用这个技术，与艺术融合，擦除不一样的火花，今天我们就来和大家分享，漫画中的人脸检测，与之前漫画人物自动填色相似，都是比较新颖，相信之后，会有更多的人脸技术应用到各个领域。
本文介绍了人脸识别和OCR识别技术的原理、应用和评测方法，并探讨了与腾讯云合作的政企项目应用情况。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。
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。
现如今人脸识别应用已经大规模走进我们的的生活，但人脸识别技术的研究仍然是计算机视觉的热点，还有哪些待解的问题？从应用的角度哪些新技术更值得关注？
本文介绍了腾讯AI实验室在计算机视觉领域的研究进展，包括人脸检测、人脸识别、OCR等方面，并分享了在ICDAR、FDDB等竞赛中的成果。团队秉承专业、服务、伙伴的理念，不断夯实基础，做有原创性的研究和坚实的工作，为伙伴部门提供高品质的技术支持。
今天我们不说计算机视觉基础知识，接下来说说AAAI2019一篇比较新颖的Paper，其是中科院自动化所和京东AI研究院联合的结果，在Wider Face数据集中达到了较高的水准，比arxiv2019_VIM-FD的更好一些。今天要说的就是“Improved SRN”，现在开始一起学习吧！
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV环境搭建（一） 更多更新，欢迎访问我的github：https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。 视
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