首先检测问题是有Bbox框，要把检测问题当做分类来处理，就要定义出什么样的检测结果是正确的，一般情况下，当检测框的和Ground Truth的IOU大于0.5时，认为这张人脸被正确的检测到，有了这个前提...，就是检测出来的人脸占总人脸的比例； 精准率就是检测为人脸的框中实际有多少是真正的人脸； 精准率的对立就是误检率，也就是检测为人脸的框中实际有多少是非人脸；精准率+误检率=1； 对于一个固定的数据集...有以下特点： 图像分辨率较小，所有图像的较长边缩放到450，也就是说所有图像都小于450450，最小标注人脸2020，包括彩色和灰度两类图像。...每张图像的人脸数量偏少，平均1.8人脸/图，绝大多数图像都只有一人脸； 比如最新开源的SeetaFace2，在FDDB上，100张误检检测率达到92%。...图像分辨率普遍偏高，所有图像的宽都缩放到1024，最小标注人脸10*10，都是彩色图像； 每张图像的人脸数据偏多，平均12.2人脸/图，密集小人脸非常多； 分训练集train/验证集val/测试集test
人脸检测是一个非常经典的问题，但是还是有一些常见的问题出现在实际使用当中： （1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。 ...（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。...接下来是一些具体的对比： （1）检测时间上对比 图像 Haar_alt Haar_alt2 lbp 复杂背景图像 2054 2309 948 简单背景图像 912 964 326 （2）检测结果上对比...： 图像 Haar_alt Haar_alt2 lbp 复杂背景图像 70 70 69 简单背景图像 277 283 292 二、detectMultiScale函数 选择最终的人脸分类器后，若想在这个基础上继续优化...如果视频中误检到很多无用的小方框，那么就把minSize的尺寸改大一些，默认的为30*30。
因此需要借助AI智能识别分析，以此来发现监控图像中的重要信息，如周界入侵、危险行为、烟火、可疑人脸等等。 5）触发实时告警 AI在视频图像中检测到异常行为时，便做出响应，如：向管理员发出告警信息。...基于计数的告警：当在给定时间段内在预定位置检测到一定数量的物体（车辆或人）时，可以触发警报。 人脸识别告警：相关部门可以根据从视频图像中提取的信息，以此快速识别罪犯并实时发出告警。...2）低延时，准确率高：目标检出率白天>95%，夜间>93%；目标误检率白天<3%，夜间<5%，延时低，准确率达到市面上高等水平。...2）口罩识别 利用口罩特征分析算法，对后厨人员是否佩戴口罩进行实时检测，根据业务需求对未正常佩戴的情况自动告警提示并截取图片进行保存。...3）厨师帽识别 针对进入后厨的工作人员进行厨师帽佩戴检测，识别率可达95%，检测到未佩戴厨师帽的人员，可立即抓拍并上传至平台。
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。...（二）图像预处理在采集实时图像的时候，受拍摄角度、位置等因素影响，导致检测到的人脸在整幅图像中的位置和大小不确定。...本系统用到的图像预处理方法主要是以下 4 种： （1）几何归一化：将图像中检测到的人脸部分裁剪出来，然后缩放到统一大小。 （2）灰度归一化：彩色图像转换为灰度图像。...人脸检测方法的训练过程包括：采集训练样本集（人脸样本和分人脸样本），并对样本进行预处理（包括将彩色图像转换为灰度图、图像缩放到同一大小、 归一化等）；利用积分图算法计算样本集中所有的类harr 特征 ；
相关视频 数据来源及环境准备 通过网络搜集，得到3073张不同性别、年龄以及不同场景中的人佩戴口罩的照片，而未佩戴口罩的人脸图片从中选取了3249张图片（查看文末了解数据获取方式）。...人脸检测是指将一张图片中的人脸圈出来，即找到人脸所处的位置，人脸对齐则是基于已经检测到的人脸，自动找到脸轮廓和眼睛鼻子嘴等标志性特征位置。...在测试时，我们还加入了对人脸鼻子的识别，即当识别到人脸时若还识别到鼻子，则显示为未佩戴口罩，能够更加有效地对口罩佩戴是否规范。...对于检测到的三类情况：①戴口罩（捂住口鼻）②戴口罩（未捂住口鼻）③未戴口罩做出了no mask ;no mask; have mask的判断。...关于作者 在此对Yuling Zhang对本文所作的贡献表示诚挚感谢，她专长深度学习、数据采集、回归预测。 ----
人脸检测研究进展 1.1 WIDER FACE 评测结果 WIDER FACE 是由中国香港中文大学维护的人脸检测国际权威评测平台，包含训练集、验证集和测试集，总共有 3.2 万张图像...WIDER FACE 上的人脸检测结果样例（绿框是我们检测到的人脸，红框是官方发布的人脸）。...它是一个无约束自然场景的人脸检测数据集，该数据集总共包含不同自然场景下拍摄的 2845 张图像，5171 个标注人脸，使用 ROC 曲线评测算法性能。...FDDB 上的离散得分性能对比（2000 误检数时） 图 4. FDDB 上的人脸检测结果样例（绿框是我们检测到的人脸，红圈是官方发布的人脸）。 2....近来由于 RNN 的出现，对于检测到的单词可以直接去做识别，所以分割这个任务已没有太大意义。我们团队针对 TEG 的业务范围，目前聚焦在互联网图片上。
在测温项目里，上位机与STM32之间采用串口协议进行通信，上位机可以打开笔记本电脑默认的摄像头，进行人脸检测；当检测到人脸时，控制STM32测量当前人体的实时温度实时，再将温度传递到上位机显示；当温度正常时...(3) 上位机运行效果 上位机需要连接STM32设备之后才可以获取温度数据，点击软件上的打开摄像头按钮，开启摄像头，让检测到人脸时，下面会显示当前测量的温度。...未连接设备，也可以打开摄像头检测人脸，只不过温度值是一个固定的正常温度值范围。 二、上位机设计 2.1 安装编译环境 如果需要自己编译运行源代码，需要先安装Qt5开发环境。...，就可以检测出图片中所有的人脸，并将检测到的人脸通过矩形的方式返回。...函数返回值：函数将返回CvSeq对象，该对象包含一系列CvRect表示检测到的人脸矩形。
通过构建图像金字塔，同时允许窗口和人脸的贴合程度在小范围内变动，我们就能够检测到不同位置、不同大小的人脸了。...在这两个指标上，我们所希望的总是检测率尽可能高，而误检数目尽可能少，但这两个目标之间一般是存在冲突的；在极端的情况下，如果一张脸也没有检测出来，那么误检数目为0，但是检测率也为0，而如果把所有的窗口都判别为人脸窗口...ROC曲线提供了一种非常直观的比较不同人脸检测器的方式，得到了广泛的使用。 评测人脸检测器时还有一个重要的问题：怎么根据对人脸的标注和检测结果来判断某张人脸是否被检测到了？...FDDB的推出激发人们在人脸检测任务上的研究热情，极大地促进了人脸检测技术的发展，在此后的几年间，新的人脸检测方法不断涌现，检测器在FDDB上的表现稳步提高。...从100个误检时的检测率来看，从最初VJ人脸检测器的30%，发展到现在已经超过了90%——这意味着检测器每检测出50张人脸才会产生一个误检，这其中的进步是非常惊人的，而检测器之间的比拼还在继续。
“人脸检测”是从图像中确定人脸的位置和大小，如下图所示；“人脸识别”是识别图像中的人脸是张三还是李四，是身份识别。 ? ...如（1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。...二值特征还可以天然地解决图像的亮度变化问题，不需要事先对图像进行亮度均衡化。（例如使用Haar+AdaBoost检测人脸前，先对图像做直方图均衡化再检测，效果会好很多。）...如果你从几千张风景图里抠图作为负样本进行训练，那么基本上会overfitting，即训练时误检率很低，但实际应用时误检率比较高。要准确刻画非人脸图像，负样本的规模一定要大，负样本的内容一定要多样化！...例如图像resize、图像滤波等。Boosting算法可以运行在GPU上，并获得加速，但GPU加速Boosting优势并没有你想象的明显。
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...缺点：而在复杂背景中，AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。...基于模板的方法 基于模板匹配的方法的思路就是通过计算人脸模板和待检测图像之间的相关性来实现人脸检测功能的，按照人脸模型的类型可以分为两种情况： ① 基于通用模板的方法，这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板...对于待检测的人脸图像，分别计算眼睛，鼻子，嘴等特征同人脸模板的相关性，由相关性的大小来判断是否存在人脸。...在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》，分析的特别详细，希望对大家有帮助，谢谢！
非配合式活体根据成像源的不同一般分为红外图像、3D 结构光和 RGB 图像三种技术路线：红外图像滤除了特定波段的光线，天生抵御基于屏幕的假脸攻击；3D 结构光引入了深度信息，能够很容易地辨别纸质照片、屏幕等...图 4 活体模型热力图 数据预处理 使用人脸检测器获取图像中的人脸框坐标，按照一定比例 (scale) 对人脸框进行扩边，图 5 展示了部分 patch 的区域，为了保证模型的输入尺寸的一致性，将 patch...基于 3D 的假脸数据则采用头模、硅胶面具和纸质照片抠洞的人脸面具进行采集。 模型评价指标 小视科技团队采用 ROC 曲线作为模型的观测指标，控制十万一的误检率，保证模型在 97%+ 的通过率。...为了降低活体在应用场景发生误检的概率，小视科技团队控制模型误检率在十万一量级的同时，保证了较高的真脸通过率。...未开源的高精度模型在相同的误检率下，真脸通过率达到 99.5%。 ? 表 2 模型观测指标 速度指标 开源融合模型在不同芯片上速度指标如表 3 所示，在麒麟 990 5G 上仅需要 19ms。
模型观测误检率在十万一对应的真脸通过率，在精度没有明显损失的情况下，模型前向运行的速度提升了 40%。...图 4 活体模型热力图 数据预处理 使用人脸检测器获取图像中的人脸框坐标，按照一定比例 (scale) 对人脸框进行扩边，图 5 展示了部分 patch 的区域，为了保证模型的输入尺寸的一致性，将 patch...基于 3D 的假脸数据则采用头模、硅胶面具和纸质照片抠洞的人脸面具进行采集。 模型评价指标 小视科技团队采用 ROC 曲线作为模型的观测指标，控制十万一的误检率，保证模型在 97%+ 的通过率。...为了降低活体在应用场景发生误检的概率，小视科技团队控制模型误检率在十万一量级的同时，保证了较高的真脸通过率。...未开源的高精度模型在相同的误检率下，真脸通过率达到 99.5%。 表 2 模型观测指标 速度指标 开源融合模型在不同芯片上速度指标如表 3 所示，在麒麟 990 5G 上仅需要 19ms。
5、情绪识别+视频图片情绪识别 可检测到的情感有愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、快乐、无表情、悲伤以及惊讶。这些情感具有特定的面部表情，被认为是可进行跨文化和普适交流的。...此服务将分析检测到帧运动的输入视频并输出元数据，还可定义运动发生时所在的精确坐标、自动创建运动缩略图摘要，让人们快速预览你的视频 . ....二、国内图像处理 1、face++旷视（人脸识别） 人脸识别、证件识别、图像识别 2、格灵深瞳（图像识别） 格灵深瞳是一家专注于计算机视觉以及人工智能的科技公司，投资人给这个团队的未来市场估值达几千亿。...最精准的人脸识别、五官定位算法，不论是检出率、错检率、误检率、检测速度、支持旋转角度等标准均处于全球领先水平。...该公司的重点是让未标记的数据和监督学习一起工作。
目前在视频监控领域应用较为广泛的AI技术有：智能检测与识别技术（如：人脸检测与识别、物体识别、行为识别、目标追踪等）、图像及视频处理技术（视频图像处理、视频结构化等）。...后厨违规行为识别：1）人脸检测/识别支持对后厨人员进行实时人脸检测与人脸比对识别，可实现多人脸检测与抓拍、人脸比对检索、人脸库管理等。当检测到陌生/可疑人员时，则立即触发告警。...2）厨师帽/口罩佩戴识别针对进入后厨的工作人员进行实时的厨师帽/口罩佩戴检测，当检测到未佩戴厨师帽/口罩的人员，可立即抓拍并上传至平台，并触发告警。...3）厨师服穿戴识别实时监测后厨人员是否按照规定穿戴工作服，当检测到未穿戴工作服的人员时，系统将立即抓拍并触发告警。...7）其他识别其他检测算法包括垃圾桶未盖检测、动火离人检测等，可以有效保障厨房的安全以及卫生管理等。
Parham Aarabi和研究生Avishek Bose创建了一种算法，通过对图像进行光转换，可以动态地破坏人脸识别系统。...而2017年11月，麻省理工学院和九州大学的专家们，又用算法生成了“对抗性”图像，成功骗过了谷歌的图像分类AI，导致其将3D打印的乌龟玩具错认成了步枪。...由于它针对图像中高度特定的、单个像素，因此几乎是肉眼所看不到的。 ? 这两位研究人员采用了AI对抗训练，由两个神经网络组成。...Bose和Aarabi声称，他们的算法，将人脸识别系统中检测到的人脸比例降低到0.5％。他们希望在应用程序或网站上提供这种神经网络。 ?...但是这无疑又不得不引发出另一种担忧：日常生活中类似刷脸支付（大家知道智能手机、支付宝等都已支持人脸登陆）、刷脸过检等操作，岂不是存在着安全风险么？ ?
相关背景 Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 （该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利），以此获得了图像识别的技术，并不是常快应用到免费的 Picasa...Java 层接口的限制： 仅仅能接受 Bitmap 格式的数据 仅仅能识别双眼距离大于 20 像素的人脸像（当然，这个可在framework层中改动） 仅仅能检測出人脸的位置（双眼的中心点及距离...人脸的检測方法是用双眼来检測人脸的位置，也就是说无法检測到嘴、側脸等，双眼必须同一时候可见，而且眼镜会影响检測的效果。 实际上，FaceDetector检測到的并非人的全脸，而仅仅是双眼。...实际測试中，发现图片太小的话检測不到人脸，试验中使用小于100×100的图片检測不到人脸，可是因为Android内存有限，图片太大的话，会出现无法载入图片的异常。...检測到的人脸存放到FaceDetector.Face类中，该类无法再扩展。从该类能够获取到人眼的中心位置和双眼之间的详细。
在ATM机上通过人脸识别进行取款、国家司法考试用人脸识别技术验证考生身份、在地铁等人流密集地将人脸识别应用于反恐活动、利用人脸识别在边检处推行自助通关……可以说，它涉及到社会运作的多个领域，为识别个人身份提供了高效的技术支持...人脸检测——表情管理大师 人脸检测需要图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息来。否则就会如下图中的人脸检测结果，最左边漏掉一位。 ?...现有成熟的人脸识别模型都使用深度学习技术，需要训练一个神经网络，将输入的脸部图像生成为128维的预测值。 ?...小编神总结—— 综上所示，人脸从检测到识别需要三步： 1、人脸的检测和定位：检测图中有没有人脸，或获取人脸或人脸上器官的位置。...3、具体识别：将带识别的图像或特征与人脸数据库里的特征进行匹配，得到最终的预测结果。 ?
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