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OpenCV人脸别的原理 .

然而,假如你尝试这样简单地从一张普通图片直接进行人脸别的话,你将会至少损失10%的准确率! 在一个人脸识别系统中,应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的。...这个问题可归于“lumination dependent”,并且还有其它很多例子,比如脸部也应当在图片的一个十分固定的位置(比如眼睛位置为相同的像素坐标),固定的大小,旋转角度,头发和装饰,表情(笑,怒等...我们使用“主元分析”把你的200张训练图片转换成一个代表这些训练图片主要区别的“特征脸”集。首先它将会通过获取每个像素的平均值,生成这些图片的“平均人脸图片”。然后特征脸将会与“平均人脸”比较。...第一个特征脸是最主要的脸部区别,第二个特征脸是第二重要的脸部区别,等……直到你有了大约50张代表大多数训练集图片的区别的特征脸。...,特征值 识别的过程 1.

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人脸别的原理——Haar 特征

OpenCV 中提供了关于人脸别的算法,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。...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。...当问题 很简单时,弱分类器产生的结果是可以接受的,但是问题一旦复杂起来,结果就会出现很大的偏差。强分类器可以正确地对数据进行分类,建立一个实时系统来保证分类器运行良好并 且足够简单。...将一些弱分类器串联成一个统一的强分类器可以解决这个问题。弱分 类器本身面对的问题的需求不需要太精确,将它们串联起来形成的强分类器具有高精确度、低 速度的特点。

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人脸别的可解释性

作者丨孙裕道 编辑丨极市平台 导读 人脸别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战,当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。...自然深度学习中的很重要领域人脸别的可解释性也是一个很大的挑战,当前在这方面探索的方法有网络注意力、网络解剖或综合语言解释,然而,缺乏网络比较和量化可解释结果的真相,尤其是在人脸识别中近亲或近亲之间的差异很微妙...论文贡献 该论文的贡献可以归结为如下三点,分别如下所示 XFR baseline:作者基于五种网络注意力算法为XFR(人脸别的可解释性)提供了baseline,并在三个用于人脸别的公开深度卷积网络上进行了评估...模型介绍 人脸别的可解释性(XFR) 该论文的创新点可能是从Facenet中得到一定的灵感。XFR的目的是解释人脸图像之间的匹配的内在关系。...人脸别的修复数据集 构建图像修复数据集的一个关键挑战是要确修复后的图片与原图片表示的是不同的身份。大多数修复的图像在相似性上与特定网络的原始配对身份没有足够的差异。

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Openface人脸别的原理与过程

Openface人脸别的原理与过程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586 原理可参考如下论文: 《OpenFace: A general-purpose face...recognition library with mobile applications》 第一步:找出所有的面孔 我们流水线的第一步是人脸检测。...这使得问题变得更容易解决! 但是保存每个像素的梯度太过细节化了,我们最终很有可能「一叶障目不见泰山」。如果能从更高的角度上观察基本的明暗流动,我们就可以看出图像的基本规律,这会比之前更好。...最终的结果是,我们把原始图像转换成了一个非常简单的表达形式,这种表达形式可以用一种简单的方式来捕获面部的基本结构: 利用HOG去detector人脸 ?

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人脸到底是怎样识别的

人脸检测是一个具有挑战性的目标检测问题,主要体现在两方面: 人脸目标内在的变化引起: 1、人脸具有相当复杂的细节变化和不同的表情(眼、嘴的开与闭等),不同的人脸具有不同的外貌,如脸形、肤色等;...为了解决人脸检测中的光照问题,可以针对不同光照进行补偿,然后再检测图像中的肤色区域。...这样可以解决彩色图像中偏光、背景复杂和多个人脸的检测问题,但对人脸色彩、位置、尺度、旋转、姿态和表情等具有不敏感性。...活体鉴别: 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片...将图像变换到另一个空间后,同一个类别的图像会聚到一起,不同类别的图像会聚力比较远,在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分,变换到另一个空间,就可以很好的把他们分开了。

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人脸检测与识别的趋势和分析

我先大概说下该领域遇到的一些问题: 1 图像质量:人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像,而质量好的图像则在期望条件下被采集,图像质量对于提取图像特征很重要,因此,即使是最好的识别算法也会受图像质量下降的影响...2 照明问题:同一张脸因照明变化而出现不同,照明可以彻底改变物体的外观。 3 姿势变化:从正面获取,姿势变化会产生许多照片,姿态变化难以准确识别人脸。...Deep Learning还没有出现之前,大家都是在用传统机器学习算法和统计学算法来对以上问题进行研究,仔细想想,真的好厉害,能想出那么多经典的算法,下面我先简单介绍几个: 基于Adaboost人脸检测...基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。...,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点; ③ 颜色特征:人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究

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人脸检测与识别的趋势和分析

我先大概说下该领域遇到的一些问题: 1 图像质量:人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像,而质量好的图像则在期望条件下被采集,图像质量对于提取图像特征很重要,因此,即使是最好的识别算法也会受图像质量下降的影响...2 照明问题:同一张脸因照明变化而出现不同,照明可以彻底改变物体的外观。 3 姿势变化:从正面获取,姿势变化会产生许多照片,姿态变化难以准确识别人脸。...Deep Learning还没有出现之前,大家都是在用传统机器学习算法和统计学算法来对以上问题进行研究,仔细想想,真的好厉害,能想出那么多经典的算法,下面我先简单介绍几个: 基于Adaboost人脸检测...,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点; ③ 颜色特征:人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究...下期我将带大家一起去回顾近几年人脸检测&识别的新框架,及创新点、优缺点,并附上开源代码,希望大家都可以动手自己去实践。

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人脸检测与识别的趋势和分析

我先大概说下该领域遇到的一些问题: 1 图像质量:人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像,而质量好的图像则在期望条件下被采集,图像质量对于提取图像特征很重要,因此,即使是最好的识别算法也会受图像质量下降的影响...2 照明问题:同一张脸因照明变化而出现不同,照明可以彻底改变物体的外观。 3 姿势变化:从正面获取,姿势变化会产生许多照片,姿态变化难以准确识别人脸。...Deep Learning还没有出现之前,大家都是在用传统机器学习算法和统计学算法来对以上问题进行研究,仔细想想,真的好厉害,能想出那么多经典的算法,下面我先简单介绍几个: 基于Adaboost人脸检测...基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。...,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点; ③ 颜色特征:人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究

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金融级别的人脸识别支付?

这样重大的事情,安智客急不可耐地想进行学习了解,这里有三个关键词:安全、人脸识别、支付,安全是整体的安全方案,达到金融级别的安全,人脸识别是指包括算法在内的软硬件,支付就是基于IFAA技术方案的人脸识别进行支付...最新版《iOS 11安全白皮书》中描述了人脸别的安全: 原深感摄像头会在您通过提起或点击屏幕来唤醒iPhone X时,或支持的应用程序请求进行人脸ID验证时自动查找您的脸部。...也就是说IFAA这一金融级别的人脸识别安全方案首先是在学习追平苹果,在Android上用TEE+SE的安全基础安全设施保证,并通过IFAA方案整合了安卓生态一起协作完成的。...什么是金融级别的人脸识别支付? 首先从各种人脸识别安全标准中去了解什么是金融级别?...对于人脸识别安全来说,类似某些设备厂商常常宣称其设备是电信级设备,意指设备高可靠性一样,对于安全,我们知道金融级别的安全意味着高安全。

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人脸检测与识别的趋势和分析

我先大概说下遇到的一些问题: Ø 图像质量:人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像,而质量好的图像则在期望条件下被采集。...就先说这些问题吧,还有其他问题,读者你可以自己再去总结一些,其实很easy!...在没有DL出现之前,大家都是在用传统的机器算法和统计学的算法来对以上问题进行研究,仔细想想,大牛真的好厉害,能想出那么多经典的算法,下面我先简单介绍几个: 1) 基于Adaboost人脸检测 Adaboost...,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点; ③ 颜色特征:人脸的皮肤颜色是人脸表面最为显著的特征之一,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究...■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与识别的

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【前沿】见人面,TensorFlow实现人脸性别年龄识别

【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示,该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包,已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸,所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。...从摄像头中获得图片运行以下命令时出现问题,你需要卸载你的cv2并从源码重新安装(https://www.scivision.co/anaconda-python-opencv3/) > python

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实战:人脸别的Arcface实现 | CSDN博文精选

首先准备需要训练的人脸数据 并按照每个人一个文件夹的形式将人脸照片保存起来,为了使人脸更符合亚洲人的特征应该尽量多的采用亚洲人来你的图片训练。...每个文件夹中最少要有两张或者是两张以上的人脸照片,也就是说训练集中每个人脸最少存在两张。图片保存形式如下图所示: ? 2....将人脸数据中的人脸部分提取出来并对其 代码中假定的是人脸的数据已经剪裁并对齐,但是在实际的应用中一般拿到的都是普通的人脸的照片,需要将人脸照片进行剪裁并将不是正脸对着正前方的人脸照片仿射变换成正脸面对的照片.../ 以dlib中的cnn为例采用下面代码可以将文件夹中的人脸全部对齐并重新保存在另外一个文件夹中。...接下来就是修改config.py文件中的配置 backbone = 'resnet50' #选用的网络结构 classify = 'softmax' num_classes = 10001 #等于人脸中类别的个数

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旧金山,全球首个禁用人脸别的城市

旧金山市颁布的新条例决定禁止全市 53 个部门使用人脸识别技术,其中就包括旧金山警察局,该警局当前并没有使用此类人脸识别技术,但在2013-2017年间进行了相关技术测试。这项条例将于一个月后生效。...早期人脸识别规则 近年来,得益于深度学习的普及,人脸识别技术取得了显著提升。典型的人脸识别系统对面部特征进行分析,之后与数据集中的标记面孔(labeled face)进行比较。...人们担心,这些人脸识别系统在正确识别有色人种和女性方面并没有那么有效。其中一个原因是用于训练软件的数据集可能更多地来自男性和白人。 ? 在英伟达GPU技术大会上展示的执法人脸识别系统。...该组织的技术和民权律师 Matt Cagle 表示,人脸识别系统引发的一系列问题意味着这项条例将避免人脸识别对社会成员造成的伤害。他还希望看到其他城市效仿旧金山的做法。...尽管 Stop Crime SF 看到了现有人脸识别技术的缺陷,但该组织也担心完全禁用人脸识别会衍生其它问题。他们相信,暂停使用该技术或许是一个更好的选择,这样技术改进之后还能重新启用。

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【CVPR 2021】通过GAN提升人脸别的遗留难题

生成对抗网络(GAN)由于具有生成逼真的合成图像的能力,因此提供了解决此问题的潜在方法。 但最近的研究表明,将姿势与个人身份特征分离的方法效果并不好。...Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis: A Multi-Task Learning Framework 为了最大程度地减少年龄变化对人脸别的影响...,称为人脸年龄生成(face age synthesis,FAS);但是,前者缺乏用于模型解释的视觉结果,而后者则的生成效果可能有影响下游识别的伪影。...本文提出一个统一的多任务框架MTLFace来共同处理人脸识别和生成任务,它可以学习与年龄不变的身份表征,同时完成人脸合成。...其中,与实现组级FAS的常规one-hot编码相反,提出了一种新颖的以身份作为条件的模块来实现身份级别的FAS,并采用权重共享策略来改善合成人脸的年龄平滑度。

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九十五、通过opencv制作人脸别的窗口

@Author:Runsen 人脸检测,看似要使用深度学习,觉得很高大牛逼,其实通过opencv就可以制作人脸别的窗口。...今天,Runsen教大家将构建一个简单的Python脚本来处理图像中的人脸,使在OpenCV库中两种方法 。...在检测图像中的面部之前,我们首先需要将图像转换为灰度图: image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 下面,因为要初始化人脸识别器(默认的人脸...import cv2 #创建新的cam对象 cap = cv2.VideoCapture(0) #初始化人脸识别器(默认的人脸haar级联) face_cascade = cv2.CascadeClassifier...SSD结合摄像头的人脸检测方法更好,更准确,但是每秒传输帧数FPS方面可能低,因为它不如Haar级联方法快,但这问题并不大。

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