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。
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。
本文提出了一种使用级联卷积网络的人脸检测方法，该方法通过多个卷积网络提取人脸候选区域，并进行去虚警和矩形框坐标回归，同时使用数据路由层来改变后续网络组件的数据样本。实验结果表明，该方法在速度和准确性方面均优于传统卷积神经网络。
深度学习给目标检测带来的变革 人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。 目标检测任务作为一个分类问题，其不仅受益于计算机视觉领域相关技术的不断发展，在机器学习领域的研究进展同样也对目标检测任务具有推波助澜的作用。事实上，从2006年开始逐步蔓延开的深度学习大爆发给目标检测的研究带来了强劲的助推力,使得通用的目标检测以及各种特定类型目标的检
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。
本文提出了一种用于实时人脸检测的CNN网络——FaceBoxes，它通过采用多尺度卷积层和密集预测锚框策略，在速度和精度上取得了较好的平衡。FaceBoxes在WIDER FACE数据集上进行了训练，并采用了数据增强、负采样等策略来提高检测性能。实验结果表明，FaceBoxes在速度和精度上都优于其他现有方法，可以用于实时人脸检测任务。
Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库，其源码均由 C++ 实现，并提供了 Python 接口，可广泛适用于很多场景.
人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
本文提出了一种级联卷积神经网络用于人脸检测的方法，通过使用三个不同尺度的卷积神经网络进行人脸检测，取得了较好的效果。同时，该方法还可以在速度和精度之间取得平衡，具有较好的实用性。
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
本文主要探讨了人脸对齐的检测方法，包括基于传统计算机视觉方法（如Haar级联分类器、Dlib库、基于深度学习的卷积神经网络等）以及基于深度学习的方法（如双目深度估计、姿态识别网络等）。同时，本文还对人脸对齐的检测方法进行了分类，包括基于传统方法的改进、基于深度学习的单张图像人脸对齐方法、基于深度学习的实时人脸对齐方法等。本文还对人脸对齐的检测效果进行了评估，并提出了提高人脸对齐检测效果的改进方法。
本文介绍了一种用于人脸检测和识别的轻量级深度学习模型，该模型使用MobileNet作为特征提取器，结合人脸检测算法，可以在保持较高准确率的同时，达到实时性能。同时，作者还提供了基于该模型的代码和示例，以方便读者使用。
本文主要介绍了一种基于区域全卷积神经网络（R-FCN）的人脸检测方法，该方法包括使用R-FCN进行人脸定位和区域提取，以及使用一种新的位置敏感平均池化方法来提取人脸特征。实验结果表明，该方法在WIDER FACE和FDDB数据集上取得了优异的性能。此外，本文还介绍了一种基于Faster R-CNN的人脸检测方法，该方法使用了一种在线硬例子挖掘策略来提高性能。
本文介绍了腾讯AI实验室在计算机视觉领域的研究进展，包括人脸检测、人脸识别、OCR等方面，并分享了在ICDAR、FDDB等竞赛中的成果。团队秉承专业、服务、伙伴的理念，不断夯实基础，做有原创性的研究和坚实的工作，为伙伴部门提供高品质的技术支持。
编辑：闻菲 【新智元导读】日前，腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一，刷新了行业纪录。研究人员表示，通过有针对的优化，这些模型都可以投入实用，并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日
选自arXiv 机器之心编译 近日，百度凭借全新的人脸检测深度学习算法 PyramidBox，在世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评测子集中均荣膺榜首，刷新业内最好成绩。本文将通过论文简要介绍这一算法背后的技术。 1 引言 人脸检测是各种人脸应用中的一项基本任务。Viola - Jones [1] 的开创性研究利用具有类哈尔特征的 AdaBoost 算法来训练级联的人脸与非人脸分类器。此后不断有人进行深入研究 [ 2，3，4，5，6，7
在一些社交媒体平台，每次你上传照片或视频时，它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如，这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据，并且，这些算法在不断改进。
机器之心报道 参与：吴欣 据机器之心消息，腾讯 AI Lab 在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录。此外，腾讯 AI Lab 已通过 arXiv 平台发表论文公开部分技术细节。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份，两者密切相关，前者是后者的前提和基础。在研究上，由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直是
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。
libfacedetection是一个用于图像中人脸检测的开源库。人脸检测速度可达1500FPS。
新智元报道 来源：eurekalert.org 编辑：肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法，通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明，他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例
【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。首先，提出了一种增强原始特征映射的特征增强模块(FEM)，将单个镜头探测器扩展到双镜头探测器。其次，采用由两组不同的锚计算的渐进锚损失(PAL)来有效地促进特征。第三，通过将新的锚分配策略集成到数据增强中，使用了改进的锚匹配(IAM)，以提供对REGRESOR的更好的初始化。由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。
本文提出了一种名为 ScaleFace 的多尺度人脸检测算法，旨在提高检测速度和准确性。该算法使用深度卷积神经网络来学习不同尺度人脸的通用表示，并使用级联分类器进行检测。实验结果表明，ScaleFace 在多尺度人脸检测任务上优于其他算法，同时比 HR 算法快 6 倍。
人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
本文第一部分介绍在WIDER FACE全部测试中斩获第一的人脸检测算法Face R-FCN，第二部分介绍在MegaFace Challenge 2所有测试斩获第一的人脸识别算法Face CNN，第三部分介绍这些人脸技术的应用方向与前景。 腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与最热门权威的人脸识别平台MegaFace的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录，展现其在计算机视觉领域中，特别是人脸技术上的强劲实力。 研究上，目前腾讯AI Lab已通过arXiv平台发表论文公开部分技术
作为 CV 重要的组成部分，人脸检测旨在利用卷积神经网络从人脸图像中抽取足够的信息。然而虽然 CNN 能高效处理图像数据，但大多数情况下它的设计都是针对一般图像处理任务。卷积网络本身并不会太考虑旋转等情况，即使考虑也只是通过数据增强稍微优化一点。在这个项目及对应的论文中，作者提出并实现了一种完全旋转平面（RIP）不变的人脸检测。如下图所示它能检测出人脸的正确朝向，并从任何 RIP 角度捕获面部检测框。
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
本文针对人脸检测问题，提出了一种基于深度学习的Faceness-Net方法，通过分析人脸的五官特征来检测人脸。Faceness-Net由两个模块组成：人脸局部特征提取模块和人脸候选区域生成模块。在人脸局部特征提取模块中，使用卷积神经网络来提取人脸的五官特征，并通过共享特征表示来减少网络的参数量。在人脸候选区域生成模块中，使用多任务卷积神经网络来生成人脸候选区域，并进一步进行排序和筛选。实验结果表明，该方法在人脸检测和人脸识别任务上均取得了较好的性能，比传统方法和卷积神经网络方法分别提高了4.2%和1.8%。
人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。而关键检测则是输出人脸关键点的坐标，如左眼（x1，y1）、右眼（x2，y2）、鼻子（x3，y3）、嘴巴左上角（x4，y4）、嘴巴右上角（x5，y5）等。
【文章导读】目前人脸识别技术已经遍地开花，火车站、机场、会议签到等等领域都有应用，人脸识别的过程中有个重要的环节叫做人脸检测，顾名思义就是在一张图片中找出所有的人脸的位置，早期的人脸检测是用人工提取特征的方式，训练分类器，比如opencv中自带的人脸检测器使用了haar特征，早期的这种算法自然是鲁棒性、抗干扰性太差，本文主要来介绍近几年的几种用卷积神经网络做的经典算法。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先
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：
而在CVPR 2021 UG2+挑战赛——弱光条件下（半）监督人脸检测赛道中，国内的「TAL-ai」团队以mAP 74.89的高分夺得第一，领先第二名3%。
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper，但是没有提纲挈领的把这些串起来。于是，一个小姐姐分享给我了这篇论文，阅读了一下，确实比较经典，很全面。在这里，将论文内容结合我自己的理解和在工作中进行的探索展开，分享给大家。
即将迎来了2019世界人工智能大会，相信这个会议又一次推动人工智能的发展，有兴趣的同学可以去参加感受一下人工智能的热度，绝不会低于这个夏天的高温。
然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN，FaceBoxes，RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测，但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好，在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到，人除了正坐和站立，还有各种各样的姿态，如Figure1所示，导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内（0-360度），注意这里我们没有考虑yaw和pitch，也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是（rotation-in-place（RIP）angle）即RIP。
本文提出了一种端到端可微的人脸检测方法，通过结合3D Mean Face Model和CNN实现。首先，通过学习一个3D Mean Face Model，将2D图像映射到3D形状。然后，使用一个CNN来估计3D模型的参数，同时预测人脸的十个关键特征点。最后，在AFW和FDDB数据集上进行了实验，取得了不错的效果。
最近，我已经阅读了很多与计算机视觉相关的资料并做了大量实验，这里介绍了在该领域学习和使用过程中有意思的内容。
自从“阿法狗”再次击败人类，再一次掀起了深度学习（人工智能）的热潮。而且在该领域已经有很多技术已应用到现实生活中！例如无人驾驶： 最近谷歌已经开始了无人驾驶服务的测试： 这种技术是现在最为惊艳的科技，
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。
今天我们的目标检测综述最后一章，也是这个系列的完结，希望有兴趣的同学可以从中获取一些思路！
飞跃计划第四期还剩最后两个名额，定制专属你的算法工程师的学习计划（联系SIGAI_NO2）
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AI 科技评论按：12 月 18 日，腾讯 AI Lab 宣布，其研发的人脸算法 Face R-FCN 和 Face CNN 分别在人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项测评中斩获冠军。获悉这一消息后，AI 科技评论与腾讯 AI Lab 计算机视觉中心总监刘威博士进行了交流。 Face R-FCN 算法为针对人脸检测问题而设计，而 Face CNN 则着眼于解决人脸识别问题。据刘威博士介绍，目前 Face R-FCN 的部分技术细节已在 arXiv 上公布，Face C
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
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