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基于CNN人脸检测器——FacenessNet

FacenessNet是专门针对人脸设计的一个检测器,其考虑了头发、眼睛、鼻子、嘴巴和胡子这五个脸部特征,简单地说,对于一个候选窗口,FacenessNet先分析这五部分是否存在,然后再进一步判断是不是一张人脸

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人脸检测--Recurrent Scale Approximation for Object Detection in CNN

Recurrent Scale Approximation for Object Detection in CNN ICCV2017 https://github.com/sciencefans /RSA-for-object-detection 本文还是针对人脸检测 中的 尺度问题 进展展开的。 Multi-shot by single-scale detector 单尺度检测器对应 多尺度输入图像 得到不同尺度目标 Single-shot by multi-scale detector 多尺度检测器 对应 单尺度输入图像 得到不同尺度目标 本文的策略是直接将图像中目标的尺度检测出来,在知道尺度的情况下进行目标检测 3.1. Landmark Retracing Network 这里主要使用人脸中的局部特征信息 Landmark 来去除检测中的 虚警 ? ? ? ?

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    人脸检测】Compact Cascade CNN和MTCNN算法

    【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 这是一篇2015年的来自俄罗斯托木斯克理工大学的论文,针对快速人脸检测任务。 ? NMS 然后候选单元进入stage2和stage3(CNN2和CNN3),通过以下公式判断是否是人脸CNN2和CNN3的输出结果进入decision rule)。 ? 2016年中国科学院深圳先进技术研究院的文章,同样用于人脸检测任务,跟上文所述Compact Cascade CNN类似,该算法网络也采用了三个级联的网络,接下来看看具体的流程。 人脸特征点定位也使用平方和损失函数 我们在整个CNN框架上有多种不同的任务,不是每一种任务都需要执行以上三种损失函数的,比如判断背景图片是不是人脸的时候,只需要计算det的损失函数(第一个损失函数

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    人脸检测-- Face R-FCN + Face R-CNN

    Detecting Faces Using Region-based Fully Convolutional Networks 本文使用 R-FCN 来进行人脸检测 R-FCN 相对于 Faster R-CNN 主要讲卷积层前移进行共享计算 人脸检测的挑战性: ? 本文的 contributions: 1) 提出基于R-FCN 的人脸检测防范: Face R-FCN 2)提出一个 novel position-sensitive average pooling 下面两篇文献都是基于 Faster R-CNN 来进行人脸检测的 Face Detection with the Faster R-CNN https://arxiv.org/abs/1606.03473 https://github.com/playerkk/face-py-faster-rcnn Face R-CNN https://arxiv.org/abs/1706.01061

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    级联人脸检测--Detecting Faces Using Inside Cascaded Contextual CNN

    Detecting Faces Using Inside Cascaded Contextual CNN ICCV2017 这里也是使用级联思想来进行人脸检测,但是不是使用多个 CNN 网络来级联的 简单的来说就是CNN网络的前几层完成简单的人脸检测,后面的网络完成难度较大的人脸检测。 同时使用 body part localization 来辅助人脸检测 real time performance ? ? 3 Overall Framework ? 网络的前几层完成简单的人脸检测,后面的网络完成难度较大的人脸检测, 这个策略可以让我们后面的网络专注于学习难度较大的人脸检测, deeper layers can focus on handling more 因为简单的非人脸区域在网络的前几层就被快速排除,这样整体的检测计算量就会降低。 4.1.

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    人脸检测

    .imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐 (img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法:人脸检测是将人脸区域检测人脸关键点检测放在了一起 P-Net:Proposal Net,实现人脸候选框提取 R-Net:Refine Net,在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net:Output Net,与R-Net类似,最终输出人脸

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    全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

    人脸检测历险记 可能跟我一样,人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测,然后一个坑接着一个坑的往里跳。 上面用的是深度学习模型的人脸检测,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。 OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型,只能检测正脸,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。 基于深度学习的人脸检测 想要深入学习的小伙伴可以尝试自己训练一个人脸检测模型练手,这里直接在Github上找一个能跑的模型CenterFace。 人脸卡通化 仅仅是人脸检测,显得略微有些没意思,所以在人脸检测的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。

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    人脸检测——笑脸检测

    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,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测,需要完整项目的后台回复关键词 “笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下: ?

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    人脸检测——准备非人脸

    简单粗暴,不多说,直接代码吧: import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

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    人脸检测——生成矫正人脸——cascade cnn的思想, 但是mtcnn的效果貌似更赞

    简单粗暴,不多说,直接代码吧:(这个代码实在上篇博客的基础上:人脸检测——AFLW准备人脸) 先要生成AFLW_ann.txt。

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    人脸检测——AFLW准备人脸

    不多说了,直接代码吧: 生成AFLW_ann.txt的代码,其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置(x,y,w,h); ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下(含0,1,2三个文件),生成人脸的程序 (并且对人脸进行了左右镜像): import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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    从零开始构建:使用CNN和TensorFlow进行人脸特征检测

    人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途,这个系统要求安全性,可访问性和趣味性!今天,我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。 人脸特征检测模型形成了我们在社交媒体应用程序中看到的各种功能。 数据 我们使用Omri Goldstein Kaggle 上的带有标记特征的人脸图像数据集。 np.reshape( y_train , ( -1 , 1 , 1 , 30 )) y_test = np.reshape( y_test , ( -1 , 1 , 1 , 30 )) 提示:我们找到了另一个用于人脸特征检测的数据集 您刚刚从头开始构建了一个人脸特征检测模型。 在Colab notebook中,我设置了一个代码单元,您可以将网络上的图像或摄像头拍摄的图像放入其中并运行模型。

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    Dlib 库 - 人脸检测人脸关键点检测

    人脸检测 Face Detector 人脸检测,是检测出图片中包含的正面人脸. 1.1. 基于 CNN人脸检测 采用预训练的 CNN 模型进行图片中的人脸检测. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的人脸检测准确度更高. HOG 人脸框及CNN人脸关键点检测 人脸关键点检测预训练模型: http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 iBUG CNN 人脸框及人脸关键点检测 #! /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import os import dlib # 加载预训练人脸检测CNN模型 cnn_face_model

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    人脸检测:FaceBoxes

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100538930 简介 FaceBoxes是一个足够轻量的人脸检测器,由中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的研究者提出 ,旨在实现CPU下的实时人脸检测,FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。 FaceBoxes原理 设计理念 FaceBoxes针对模型的效率和检测的效果做了很多设计,效率方面希望检测器足够快,检测效果方面希望有更高的召回率,尤其是针对小脸的情况,基于此: 一个下采样足够快的backbone 对于一个目标检测人脸检测模型来说,计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大,图像分类任务中224是一个常用尺寸,而这个尺寸去做检测是几乎不可能的。 输出2因为RPN在做是不是目标的预测,而人脸检测中目标只有人脸一类,所以FaceBoxes的2是在预测是不是人脸。剩下的4边界框的四个值了。

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    HAAR人脸检测

    import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 #步骤1:获取XML文件,加载人脸检测器 faceCascade=cv2 gray=cv2.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片 #步骤2:实现人脸检测 faces=faceCascade.detectMultiScale (gray,scaleFactor=1.03,minNeighbors=3,minSize=(3,3))#人脸检测 #步骤3:打印检测到的人脸 print(faces) print("发现{0}个人脸" .format(len(faces))) #步骤4:在原图中标记检测到的人脸 for (x, y, w, h) in faces: #步骤5:绘制圆环,标记人脸 cv2.circle(img,( waitKey() cv2.destroyAllWindows() [[192 163 168 168]] 发现1个人脸 算法:HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。

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    OpenCV:人脸检测

    本次就来了解一下,如何通过OpenCV对人脸进行检测。 其中OpenCV有C++和Python两种,这里当然选用Python啦。 环境什么的,就靠大伙自己去百度了。 / 01 / 图片检测 先来看一下图片检测,原图如下。 ? 是谁我就不说了。律师函,不存在的。 训练数据是现成的,利用现成的数据,通过训练进而来检测人脸。 代码如下。 img = cv2.imread(filename) # 转灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测 / 02 / 视频检测 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。 毕竟训练数据的质量摆在那里,有的时候会出现一些错误。 如想提高检测的精度,便需要一个高质量的人脸数据库。 success and cv2.waitKey(1) == -1: # 读取数据 ret, img = cameraCapture.read() # 进行人脸检测

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    人脸检测:SSH

    本文链接:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100578202 简介 SSH是一个用于人脸检测的one-stage检测器,提出于2017 年8月,在当时取得了state-of-art的效果,论文是《SSH: Single Stage Headless Face Detector》,SSH本身的方法上没有太多新意,更多的是在把通用目标检测的方法往人脸检测上应用 在每一路分支上最后都有一个Detection Module(它是多种卷积的组合,后面会详细说明),最后在Detection Module输出的特征图上,参考RPN的方法滑动输出两路分支,分别负责是不是人脸的置信度 这种跨层的信息融合在通用目标检测网络中很常见,比如YOLOv2里面那个奇怪的reorg操作,在SSH之后的文章中,也有很多使用了这种思想,比如YOLOv3和FPN。 Anchor设置 由于SSH用于人脸检测,它的Anchor选取和RPN有所区别,它将人脸默认为正方形,所以Anchor只有一种比例,1:1。

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    人脸检测——fcn

    在上一篇的基础上修改即可:人脸检测——滑动窗口篇(训练和实现) !!! = (img-m)/std''' return img def min_face(img, F, window_size, stride): # img:输入图像,F:最小人脸大小 F = 24 # 构建金字塔的比例 ff = 0.8 # 概率多大时判定为人脸? _24-161800') # saver_cal_48.restore(sess, 'model/model_cal_48-10000') # 需要检测的最小人脸 detection", image) cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() sess.close() 检测结果

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    OpenCV人脸检测 人脸打码

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    人脸专集3 | 人脸关键点检测

    今天继续上期的《人脸关键点检测》,精彩的现在才真正的开始,后文会陆续讲解现在流行的技术,有兴趣的我们一起来学习! ? ? Deep learning based methods ? ? 对于人脸关键点检测和跟踪,有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。 近年来,卷积神经网络模型成为人脸关键点检测,主要是深度学习模型,并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。 URL http://arxiv.org/abs/1603.01249)提出了一个类似的多任务CNN框架,以联合执行人脸检测、地标定位、姿态估计和性别识别。 Las Vegas, NV (2016))建立了一个密集的三维人脸模型。然后,采用迭代级联回归框架和深度CNN模型对三维人脸形状系数和姿态参数进行更新。

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