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。
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
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。
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是不是足够可以以假乱真了！这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到，在软件中输入一个说话的人脸录像，通过算法生成对应的人脸模型，套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是，这个逼真的效果看起来毫无违和感。
哈喽，大家好，今天我们一起来做一个人脸检测的小应用案例，看看现在满大街普及的人脸检测到底是个什么玩意儿。其实，这个技术没那么唬人，现在技术已经非常成熟啦。小白同学可以跟着我一步一步操作，就能够实现。
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按香港中文大学助理教授吕健勤在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Deep Learning in Face Analysis》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
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
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）！
从本篇文章开始，我们将同大家一起来学习python实战篇的内容，为了能够尽快的的能够掌握python编程语言，python实战篇与python提升篇将会不定期的进行交叉更新，顾名思义，实战的内容，将会从具体的项目和要求出发，提升篇的内容将会从Python基础之上进一步加强，也许是一个题目，也许是一个小的设计，总之，我们最后的目的就是：让大家在实战中掌握python，在提升中理解python的灵活运用。另外，由于在以后的内容中，代码的量可能越来越大，对于代码量少的，我们可以直接粘贴进入公众号，对于多的，我们仅仅附上key point(关键部分)，比如具体函数啊，逻辑思路等等，同时Python提供了打包功能，如果大家觉得代码运行来不及或者来不及配置环境等等，请记得私聊我们，我们可以将代码打包成可执行文件，你拿到后就像普通软件一样，直接运行就好，期待，后面的内容能够激发大家的学习兴趣！
今日，计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向AI科技评论透露，深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。 据悉，1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文中可以了解到，深图智服提出一种全新的人脸检测方案，该方案改进了目前在对象检测领域最先进的 Faster RCNN
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“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”的概述请看《基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC（查看公众号上篇内容）》，本篇文章是对“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”中涉及到的技术细节的介绍，希望您能有所收获。
Robert Lorenz（德国籍），澎思科技资深算法研究员，德国柏林洪堡大学数学系博士，致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发，尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发，负责数个子研究课题的攻坚工作。
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。
引言 大家纷纷@官方微信 给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人，还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目，工作量不大，而且很有意思。 用到的工具 OpenCV（毕竟我们主要的内容就是OpenCV...） dlib（前一篇文章刚说过，dlib的人脸检测比OpenCV更好用，而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。） 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本，时间有限，就不写了。有兴趣的小伙伴可以拿
随着智能设备的不断发展，人脸检测技术应用于越来越多的领域，极大的丰富和方便了人们的生活，具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。
AI 科技评论按：苹果从iOS11开始正式在系统中带有机器学习API，同步提供了许多基于机器学习/深度学习的手机功能。其实这之前苹果就已经做了很多研究和开发，但当他们决定在手机上运行深度神经网络、提供好用的功能同时还不要干扰正常的用户体验的时候，重大的挑战同样也等待苹果解决。 近日苹果机器学习博客的一篇新文章就介绍了苹果是如何设计、实现在iPhone上运行的人脸检测系统的，不仅模型设计花了功夫，运行环境的优化也用了多种技巧。结合苹果机器学习博客往期的几篇文章，我们也继续感受到许多企业、许多创业者所说过的
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
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。
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你，作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”，介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是
笔者今年做了一个和人脸有关的android产品，主要是获取摄像头返回的预览数据流，判断该数据流是否包含了人脸，有人脸时显示摄像头预览框，无人脸时摄像头预览框隐藏，看上去这个功能并不复杂，其实在开发过程中，遇到的问题也不多，全部都处理了，在正式推出前，这个产品在公司内部也测试了几个月，也没发现bug，但最近实施人员，在客户公司做实施时，反馈回来各种问题，这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关，因为测试环境有限，笔者无法对各种型号，各个厂家的硬件进行测试，这篇文章主要是记录，摄像头给我们带来的一些坑，分享给涉及到人脸开发的朋友，让大家少走弯路。
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。
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Dlib 是用编程语言 C ++编写的通用跨平台软件库。它的设计深受来自契约式设计和基于组件的软件工程的思想的影响。因此，首先也是最重要的是一组独立的软件组件。这是一个加速软件许可证下发布的开源软件。
我们经常看到与一些网站，比如支付宝，只需要刷脸就可以登录成功。只要我们开启了刷脸支付的功能，之后就可以支付了。那么现在我们也想做一个简单的这种功能，比如说我们的毕设，我们想做一个打卡功能，每天只有刷脸才可以打卡。那么这个咋做呢？这个时候就需要OpenCV了。
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
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。
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
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》
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。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等），并且可以和通用目标检测（识别）有一定的差别，这主要来源于人脸的特性（有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），下面将从人脸检测和通用目标检测两个方面来讲解目标检测。
人像美妆是近几年来深受广大女孩儿群体喜欢的修图功能之一，目前市面中做的比较好的有美妆相机、玩美彩妆、天天P图等APP，当然还有一些PC专用的秀图软件，本文将给大家做个算法初识；
在目标检测领域，可以划分为人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等），并且和通用目标检测（识别）会有一定的差别。这主要来源于人脸的特殊性（譬如有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），本文将主要从人脸检测方面来讲解目标检测。
李凯周，天津大学计算机科学与技术专业硕士。现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌，人家微软刚整出一套自动打码手艺，你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问，那么谷歌是否能解除微软打的马赛克，上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”？我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍，操作这套解决方案，用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物，相应人物在视频中的所有露脸区域
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
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。我个人对人脸检测的大概历程应该是下面这样的：
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。
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。
在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法，即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而，对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可，使用起来是非常简单的，需要注意的是两个接口需要在预览期间调用，即启动预览后才能开启人脸检测，停止预览前关闭人脸检测
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。
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