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自然场景人脸检测技术实践

今天美美给大家带来两篇人工智能领域的技术文章。一篇是机器学习平台的建设实践,一篇是自然场景中的人脸检测,希望对大家有所启发。 在自然场景中,人脸检测技术挑战极大,美团AI平台视觉智能中心从底层算法模型和系统架构两个方面进行了改进,开发了高精度人脸检测模型VICFace。 一、背景 人脸检测技术是通过人工智能分析的方法自动返回图片中的人脸坐标位置和尺寸大小,是人脸智能分析应用的核心组成部分,具有广泛的学术研究价值和业务应用价值,比如人脸识别、人脸属性分析(年龄估计、性别识别 自然场景人脸检测在美团业务中也有着广泛的应用需求,为了应对自然场景应用本身的技术挑战,同时满足业务的性能需求,美团视觉智能中心(Vision Intelligence Center,VIC)从底层算法模型和系统架构两个方面进行了改进 图1 自然场景人脸检测样本示例 二、技术发展现状 跟深度学习不同,传统方法解决自然场景人脸检测会从特征表示和分类器学习两个方面进行设计。

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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)#人脸检测与对齐 (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,与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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    人脸检测与识别技术(怎么去创新?)

    首先给大家展示下简单的人脸检测与识别!(生活场景剧——生活大爆炸!) ? ---- 自从“阿法狗”再次击败人类,再一次掀起了深度学习(人工智能)的热潮。而且在该领域已经有很多技术已应用到现实生活中! 因为最近人脸检测与识别火热的进行着,本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识与分析,让更多人的有进一步深入的熟知!其中我刚开始接触的时候,也是通过商汤合作的项目学习深入的人脸检测识别技术。 ---- 人脸检测与识别的趋势和分析(增强版)这篇推送已经清楚说明了传统的一些应用和出现的问题,现在我们要把这领域做得非常优秀,并且超越人类的极限,只能通过一一排除所有的困难,才可以实现超人类的检测与识别技术 现在用传统的技术已经不能再有新的突破,所以现在流行了DL架构,打破了人类的极限,又将检测,识别,跟踪等技术上升到另一个高度。 今天就以多尺度这个难题来详细说说! 我们都知道,现实生活无论是照片还是视频,其中的人脸都是在变的,通过镜头的远近,人脸的尺度大小一直在变化,这种尺度变化问题就会导致人脸检测识别精度的降低,那现在我们就要针对该问题去解决它。

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    腾讯(优图)新技术人脸检测

    【导读】分享的文章,其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。 由于这些技术都与双流设计有关,所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准,WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验,证明了DSFD优于现有技术人脸检测器的优越性。 ? 尽管基于CNN的人脸检测器已经被广泛地研究,但是在真实世界场景中检测具有高度可变性的面部、姿势、遮挡、表情、外观和照明仍然是一个挑战。 现有技术人脸检测器可以粗略地分成两类,第一个主要是基于Faster RCNN中采用的区域建议网络(RPN),并且采用两级检测方案。 不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果

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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

    这里主要记录 Dlib 中关于人脸检测人脸关键点等技术的 python 应用. pip 安装: sudo apt-get install cmake sudo pip install dlib 或 Github 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 #!

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    上海腾讯优图|最新人脸检测技术

    【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。 由于这些技术都与双流设计有关,所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。在常用的基准WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验,证明了DSFD优于现有技术人脸检测器的优越性。 ? 现有技术人脸检测器可以粗略地分成两类,第一个主要是基于Faster RCNN中采用的区域建议网络(RPN),并且采用两级检测方案。 不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果 *注:具体实施和源码实践的过程将会在知识星球分享。 下一期开始,我们会针对目标检测做一系列的干货分享,有兴趣的同学可以持续对我们的关注,谢谢! 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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    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》。 FaceBoxes原理 设计理念 FaceBoxes针对模型的效率和检测的效果做了很多设计,效率方面希望检测器足够快,检测效果方面希望有更高的召回率,尤其是针对小脸的情况,基于此: 一个下采样足够快的backbone 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。

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    人脸检测——fcn

    在上一篇的基础上修改即可:人脸检测——滑动窗口篇(训练和实现) !!! = (img-m)/std''' return img def min_face(img, F, window_size, stride): # img:输入图像,F:最小人脸大小 F = 24 # 构建金字塔的比例 ff = 0.8 # 概率多大时判定为人脸? _24-161800') # saver_cal_48.restore(sess, 'model/model_cal_48-10000') # 需要检测的最小人脸 detection", image) cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() sess.close() 检测结果

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    人脸检测:SSH

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100578202 简介 SSH是一个用于人脸检测的one-stage检测器,提出于2017 年8月,在当时取得了state-of-art的效果,论文是《SSH: Single Stage Headless Face Detector》,SSH本身的方法上没有太多新意,更多的是在把通用目标检测的方法往人脸检测上应用 在每一路分支上最后都有一个Detection Module(它是多种卷积的组合,后面会详细说明),最后在Detection Module输出的特征图上,参考RPN的方法滑动输出两路分支,分别负责是不是人脸的置信度 这种跨层的信息融合在通用目标检测网络中很常见,比如YOLOv2里面那个奇怪的reorg操作,在SSH之后的文章中,也有很多使用了这种思想,比如YOLOv3和FPN。 Anchor设置 由于SSH用于人脸检测,它的Anchor选取和RPN有所区别,它将人脸默认为正方形,所以Anchor只有一种比例,1:1。

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    OpenCV人脸检测 人脸打码

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