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。
向大家推荐一款基于PyTorch实现的快速高精度人脸特征点检测库，其在CPU上的运行速度可达100 fps。
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？？？
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。
多任务卷积神经网络(MTCNN)实现人脸检测与对齐是在一个网络里实现了人脸检测与五点标定的模型，主要是通过CNN模型级联实现了多任务学习网络。整个模型分为三个阶段，第一阶段通过一个浅层的CNN网络快速产生一系列的候选窗口；第二阶段通过一个能力更强的CNN网络过滤掉绝大部分非人脸候选窗口；第三阶段通过一个能力更加强的网络找到人脸上面的五个标记点；完整的MTCNN模型级联如下：
作者：熊霖 赵健 徐炎 采访：闻菲 【新智元导读】开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别，美国国家技术标准局（NIST）主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军，项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖进行了专访，分享技术细节以及参赛经验。 开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而，实现这一点难度非常大，因为“无约束”需要人脸识
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
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。
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
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！
关于人脸检测被折磨了半个月，前2周开需求会时需要要做一个“人脸认证上传功能，具体是打开前置摄像头，识别出用户的脸并且脸在一个指定的圆圈内然后自动保存这个状态的图像待用户是否确定上传”。听到这个需求我第一时间想到比较专业的图形处理库OpenCV。去github上面搜了一下关于openCV识别人脸的demo，样例确实有点多，也确实是可以实现 但是OpenCV库实在是有点大8M,用这个库估计会被构架师说死。然后我还搜过其它的第三方库（虹软，face++，阿里云人脸检测）这几款都不是省油的灯一款需要兼容android5.0以上，其它2款都是收费版，至于阿里云更厉害了不支持离线检测。
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
导读：在本文中，我们将会接触到一个既熟悉又陌生的概念——人脸识别。之所以熟悉，是因为人脸识别技术在我们日常生活中应用极其广泛，例如火车站刷脸验票进站、手机人脸解锁等；之所以陌生，是因为我们可能并不了解人脸识别的原理，不了解人脸识别的任务目标、发展历程与趋势。
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
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。
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
本来学习OpenCV的目的就是为了做人脸识别、车辆识别、人群计数等等，识别人脸首先要进行人脸检测，OpenCV中内置了Haar Cascade人脸分类器，其中包括haarcascade_frontalface_alt、haarcascade_frontalface_alt_tree、haarcascade_frontalface_alt2、haarcascade_frontalface_default这四种，本文不求甚解，只是从比对上判断一下这几种内置分类器的可用性。
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。
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。
说明：脚本来自https://blog.sipeed.com/p/1338.html
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。
在我们准备搭建人脸融合小程序之前，首先需要完成一些准备工作。大家可以将其理解为，我们现在要来做菜了，做菜之前要买一下做菜的原材料啦，洗一下锅洗一下菜啥的，耐心准备下～
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。
上一篇专栏文章中，我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状并了解了目前基于图片的人脸表情识别领域最常用的几个数据集。本文将介绍基于图片的人脸表情识别中最常用的预处理方式和对应的方法。
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。
人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。
前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
人脸检测是目标检测的一个特例，因为目标类别只有一类，剩下的都是背景，所以人脸检测评价标准中会用到些二分类问题的评价，在这里先提一下。 二分类问题最常用的就是精准率和召回率：
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。
基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。
RGB、normalized RGB、HSV、YIQ、YES、CIE XYZ、CIE LUV等.
现在打开谷*公司的搜索器，输入 “face detect”，估计大家都能够想到，都是五花八门的大牛文章，我是羡慕啊！（因为里面没有我的一篇，我们实验室的原因，至今没有让我发一篇有点权威的文章，我接下来会写4张4A纸的检讨，去自我检讨下为什么？-----蓝姑） 原归正传，让我开始说说人脸这个技术，真的是未来不可估计的IT技术，不知道未来会有多少企业为了这个技术潜心研究，现在就来看看最近的技术和未来的发展吧！ 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
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
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。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团数亿消费者和数百万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。
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
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLOX目标检测模型 旷视科技开源了内部目标检测模型-YOLOX，性能与速度全面超越YOLOv5早期版本！ 如此神奇原因在于模型结构的修改，下图说明了改了什么地方： 把原来的耦合头部，通过1x1卷积解耦成两个并行的分支，经过一系列处理之后最终取得精度与速度双提升。实验对比结果如下： 论文与代码模型下载地址： https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfhttps://github
在本文中，我们将看到一种使用Python和开放源码库开始人脸识别的非常简单的方法。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
Summary：利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） Author： Amusi Date： 2018-03-20 Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark PS：点击“阅读原文”，可以下载所有源码和模型，记得给star哦！ 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码进行实时人脸关键点检测 步骤 代码 实验结果 Reference 测试
今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别，不同的脸型适合的眼镜发型不同，那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢？
好消息是，AI工程师们逢山开路遇水搭桥，现在——戴口罩人脸识别——这座桥，已经搭好了，而且已经开放了。
采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学
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