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Android人脸识别之识别人脸特征

本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 data, int width, int height, int format, long timestamp) { //获取摄像头的帧数据,该数据为NV21格式 byte数组 //调用FT人脸追踪引擎的人脸特征查明方法 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop AFR_FSDKFace result = new AFR_FSDKFace(); //人脸特征 //全部已经保存的人脸特征集合 List<FaceDB.FaceRegist> 在获得这个信息后,我们调用FR人脸识别引擎识别出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的人脸特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征

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人脸识别的原理——Haar 特征

OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法,它主要使用 Haar 级联的概念。 1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。 Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板,特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。 Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征,如图 1所示。 这些计算是重复的,因为遍历图 像时反复遍历了同一个像素点,而这会导致系统运行速度缓慢且效率低下,并且这对构建一个 实时的人脸识别系统来说是不可行的,因为卡顿会造成用户体验不好的情况。

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    人脸检测的关键特征

    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到人脸。在这里,我们询问了哪些特征人脸检测的关键? 这些发现表明,人脸检测取决于特定的面部特征、眼睛和嘴巴。这种最小的信息导致过度泛化,产生虚假的人脸感知,但确保真实的面孔不会错过。 ? 通过将特征等级与人脸等级相关联,发现哪些特征需要作为面部刺激,哪些不是关键。 为了进一步检查眼睛和嘴巴是否确实对于面部检测是关键的,在第二实验中,我们去除眼睛或嘴巴,或者两个不与面部、耳朵或牙齿相关的特征,以及用于编辑的图像的测量的真实性得分。

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    详解LBP特征与应用(人脸识别)

    当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展,本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化,涉及到局部二值模式的不变性介绍,包括光照不变性、尺度不变性与旋转不变性,只有具备了这些特性,局部二值模式得到特征数据才有可能用来做对象识别与检测 一:光照不变性 特征对整体光照具有特征不变性,对比度可以保持,LBP特征可以很好的应对整体光照干扰和局部微弱的干扰,但是当局部光线变化较大时LBP会严重失真。 ? 其中C表示对比度。 其本质是基于旋转不变性特征和降维,将LBP的直方图表示从256降到59个BIN即可表示。统一模式的58个LBP表示如下(其中R=1,圆形) ? 而在纹理匹配中,通过傅里叶变换到频域空间,可以得到旋转不变性特征,实现基于LBP的纹理匹配。 四:应用 OpenCV中已经实现了基于LBP特征人脸检测与识别,运行结果如下图所示: ? OpenCV中使用LBP特征数据检测人脸比使用Haaris数据要快,原因在于LBP特征不会产生小数数据,避免了浮点数计算开销。

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    人脸识别系列一 | 特征脸法

    然后人脸识别的时候需要判断一张图像是不是人脸,opencv可以使用Harr特征的分类器或者LBP特征的分类器,我们这里使用Harr特征人脸级联分类器,对应的xml格式的模型文件可以在opencv项目中找到 就调用特征脸法开始拟合数据,然后人脸识别并打印到摄像头窗口上即可。 安装下就好了,安装命令如下: pip3 install opencv-contrib-python 结果 给自己人脸打了马赛克。 ? 特征脸法原理 还记得我们前面讲的机器学习算法之PCA降维吗? 计算协方差矩阵的特征值和特征向量,每一个特征向量的维度与原始图像向量的维度是一致的,因此这些特征向量可以看成是一致的,因此这些特征向量就是所谓的特征脸。 因此,在求特征向量时,特征脸法在PCA的基础上进行修改,不去对协方差矩阵求特征向量。

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    判别特征学习方法用于人脸识别

    为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。 Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。 以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。 然而,softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 本文提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。 通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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    Pytorch安装及学习人脸特征点识别

    face_landmarks.csv') 【查看数据格式】 查看前5行数据: landmarks_frame.head(5) 5行137列,去掉第一列图像名字,后面总共136列,每一个点包含x与y坐标,表示总共有68个特征点 【绘制图像特征点】 提取图像名字 n = 4 img_name = landmarks_frame.iloc[n, 0] img_name 输出 '1198_0_861.jpg' 将图像的特征点放到一个数组中 定义特征点绘制方法 def show_landmarks(image, landmarks): """Show image with landmarks""" plt.imshow(image ', c='r') plt.pause(0.001) # pause a bit so that plots are updated 特征点绘制 plt.figure() show_landmarks

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    人脸识别经典算法:特征脸方法(Eigenface)

    特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征脸方法的步骤: 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S。 一旦我们找到了L矩阵的M个特征向量vl,那么协方差矩阵的特征向量ul就可以表示为: ? 这些特征向量如果还原成像素排列的话,其实还蛮像人脸的,所以称之为特征脸(如下图)。 步骤五:识别人脸。OK,终于到这步了,别绕晕啦,上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。首先考虑一张新的人脸,我们可以用特征脸对其进行标示: ? 其中k=1,2...M,对于第k个特征脸uk,上式可以计算其对应的权重,M个权重可以构成一个向量: ? perfect,这就是求得的特征脸对人脸的表示了! 那如何对人脸进行识别呢,看下式: ? 其中Ω代表要判别的人脸,Ωk代表训练集内的某个人脸,两者都是通过特征脸的权重来表示的。式子是对两者求欧式距离,当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的第k个脸是同一个人的。

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    判别特征学习方法用于人脸识别

    为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。 Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。 以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。 然而,softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 本文提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。 通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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    基于haar特征+adboost分类器的人脸检测算法----haar特征

    haar特征 1 人脸识别方法 人脸检测由来已久 ,它属于计算机视觉范畴。 在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计。 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。 主要包括模板匹配、人脸特征、形状与边缘、纹理特性、颜色特征等方法。 基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间,根据相似度量来判断人脸是否存在。

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    项目 | 基于GAN的人脸照片涂鸦编辑

    SC-FEGAN:基于GAN的人脸照片涂鸦编辑 (使用用户的草图和所选颜色进行面部编辑生成对抗网络,可添加/更改耳环,眼镜,发型,酒窝等) by Youngjoo Jo, Jongyoul Park ? drive/folders/1VPsYuIK_DY3Gw07LEjUhg2LwbEDlFpq1 Github项目地址 https://github.com/JoYoungjoo/SC-FEGAN 示例 面部编辑 耳环编辑 ? 面部修复 ? 面部修复(只有草图和颜色) ? 转自:AI研习社

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    java 开发 face++ 人脸特征识别系统

    faces = json.getJSONArray("faces"); 22 StringBuffer strBuff = new StringBuffer(); 23 //识别出人脸的个数 24 int length = faces.size(); 25 26 //识别出多少个人脸,就是循环多少次 27 for(int i = 0;i < length PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> 131 <html> 132 <head> 133 134 <title> Java开发人脸特征识别系统 link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/sg/css/sg.css" /> 23 24 <title> Java开发人脸特征识别系统 " method="post" enctype="multipart/form-data"> 42

    人脸Haar特征与快速计算神器:积分图

    借iPhoneX的东风,今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征:Haar特征,并讲解如何快速计算待检测图像对应的积分图。 ? iPhoneX Haar特征 想象一下现在你手上有一张图像需要用来做人脸检测,在人脸检测时有一个子窗口在待检测的图片中不断地移动,计算出对应位置的特征。 将计算出的特征送到人脸分类器(本文主要讲解Haar特征及其计算,分类器的训练不涉及)中进行判断,通过筛选的区域则判断为人脸,反之则不是人脸。 那么,这个特征如何表示呢? 其实,Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形区域内所有像素值的和减去白色矩形区域内所有像素值的和,得到的值称为人脸特征值,如果Haar矩形放到非人脸区域,那么计算出的值和人脸特征值是不一样的。 随着矩形模板类别、大小和位置的变化,使得在检测的过程中会产生大量的特征值,如:在24*24像素大小的检测窗口内产生的矩形特征数量就超过10万个了。那么,如何可以快速计算出大量的Haar特征值呢?

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    CVPR 2019 | STGAN: 人脸高精度属性编辑模型

    AttGAN和StarGAN在人脸属性编辑上取得了很大的成功,但当人脸属性之间相互交集或者目标人脸属性比较复杂时,这两种方式对于控制属性的标签上的精细化就显示了些许的不足。 STGAN是一个建立在AttGAN基础上的人脸属性编辑模型,通过差分属性标签下选择性传输单元的跳跃连接实现了人脸高精度属性的编辑。 前言--ATTGAN ? 判别器D: 属性分类限制 ? AttdiffAttdiff可以为指导图像属性编辑提供更有价值的信息,包括是否需要编辑属性,以及属性应该改变的方向。 然后可以利用该信息来设计合适的模型,以将编码器特征与解码器特征进行变换和连接,并且在不牺牲属性操纵精度的情况下提高图像重建质量。 选择性传输单元(STU)来选择性地转换编码器特征,使其与解码器特征兼容并互补,而不是通过skip connection直接将编码器与解码器特征连接起来。

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    C++ OpenCV Contrib模块LBF人脸特征点检测

    文中介绍了编译OpenCV+Contrib模块的编译,虽然Andorid下编译始终没有获得libopencv_java4.so的库,不过在Windows下编译还是正常的,今天主要介绍人脸特征点的检测功能 FaceMarkLBF中的fit针对Mat和上面获得的人脸矩形框进行特征点检测,检测的结果存放为vector<vector<Point2f>>格式。 02 DNN人脸检测 ? 同《实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测一(图片篇)》文章中一样,已经把DNN的人脸检测单位写在一个类中 ? (int)(yRightTop - yLeftBottom)); rects.push_back(rect); } } return true; } 03 LBF人脸特征点 LBF人脸特征点检测也单独写了一个类,里面也比较简单,构造函数直接加载模型,然后一个检测的函数。

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    Dlib检测人脸68个特征,使用sklearn基于svm训练人脸微笑识别模型

    任务 1.1 训练目的 使用Dlib提取人脸特征并训练二类分类器 (smile, nosmile) 来识别人脸微笑表情。 编码 2.1 获取4000张人脸特征点数据 import sys import os import dlib 第一步,读取图片文件,定义图片目录,预处理特征数据shape_predictor_68_face_landmarks.dat 68个特征点的数据并存储在文件中: fi=open(". 完整代码 获取人脸68特征点 feature_process.py: 检测器数据 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 从这个网站下载:http://dlib.net # # 我们使用的人脸检测器是使用经典的定向直方图 # 梯度 (HOG) 特征结合线性分类器、图像金字塔、 # 和滑动窗口检测方案制成的。

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    人脸识别完整项目实战(14):实时人脸特征点标定程序设计

    开发环境,如何实现实时视频流人脸特征点标定程序的设计。 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》 二、正文 2.1 界面设计 人脸特征点标定程序沿用之前的界面设计,新增人脸特征点标定按钮,界面设计如下图所示: ? 2.2 执行结果 人脸特征点标定程序运行后,被识别出的68个人脸特征点将被绘制出来。程序执行结果如下图所示: ? 人脸特征点检测程序,同时支持特征点序号的文本化输出,输出结果如下图所示: ? ,并保存区域特征; 4.特征点标定:调用dlib提供的68位人脸特征点检测模型,识别人脸特征点,并保存; 5.特征区域绘制:基于识别出的特征点坐标,进行特征点绘制,并输出特征点索引; 程序源码如下图所示

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    判别特征的学习方法用于人脸识别(文末源码)

    为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。 Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。 以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。 然而,Softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 ? 新技术就提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。 通过结合中心损失和Softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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    机器学习入门 7-9 人脸识别与特征

    本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。 维度特征人脸图像,对于拥有相同列维度的Wk来说,每一行也表示成一个n维度特征人脸图像,此时这个人脸图像称之为特征脸。 之所以称之为特征脸,是因为每一个特征脸其实对应的都是一个主成分,相当于表达了一部分原来样本中这些人脸数据对应的特征。 上面这些脸就被称为特征脸,对于这些特征脸来说,排在前面的特征脸相对来说比较笼统,比如排在第一个位置的特征脸就是在告诉我们人脸大概的位置,只有人脸椭圆形的轮廓,越往后鼻子眼睛的信息慢慢的就清晰了起来。 我们通过求出的特征脸: 一方面可以直观的看出来在人脸识别的过程中,我们是怎么看到每一张人脸相应的特征的; 另外一方面通过之前的式子也可以看出来,其实我们的每一张人脸都是这些特征脸的相应的线性组合,

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    通过部分感知深度卷积网络进行人脸特征点定位

    人脸特征点定位是一个非常具有挑战性的研究课题。由于纹理和形状的不同,不同人脸特征点的定位精度差异很大。但大多数现有的方法不能考虑特征点的部分位置。 ---- 主要一些贡献: 提出一个新颖的端到端回归CNN模型用于人脸特征点定位,其通过组合一个轮廓子网络和一个内部子网络到一个统一的架构; 本文证明了所有的特征点底层的卷积特征共享,在最后层单独使用可以提高精确度和鲁棒性 图1 PA-CNN网络结构 所提出的Part-Aware CNN(PA-CNN)框架包含了一个轮廓子网络和一个内部子网络,为了处理不同人脸部分的特征点。 深度结构首先通过所有的特征点编码图像到特征图上;然后这些特征被送到两个单独子网络模型中去回归轮廓特征点和内部特征点。 在未来,可以通过PA-CNN提取更多的人脸部件。

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      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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