Face Detection

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人脸识别face_detection

⼈脸识别face_detection⼀、⼈脸识别与检测face_detection⽂件夹中保存着如下⽂件:1. test_detection_mtcnn.py中利⽤tensorflow和mtcnn实现⼈脸检测和五个特征点的定位2. test_classifier.py 检测完后加载分类器，对分类结果进⾏判断3. train_classifier.py ⾃⾏训练的⼀个性别的检测器，将训练集中图⽚⼈脸部分裁出，然后加载映射后进⾏分类训练.使⽤的图⽚在train⽂件夹中\train\Female和\train\male。

4. detect_face.py（实现MTCNN⽹络三个阶段的检测）和facenet.py（实现将⼈脸图像映射到128维度的欧⼏⾥得空间中，三联⼦的损失函数进⾏计算损失进⽽优化）分别从两个项⽬中下载得到的5. model_check_point⽂件夹中knn_classifier_gender为性别分类器模型model-20160506.ckpt-500000是从mtcnn项⽬中下载的⼀个模型，就不⽤花费超级多时间来训练在终端中运⾏注意需要下载opencv，因为我们在程序中导⼊opencv的CV2模块来读取图⽚：注意：源代码可以不全掌握，但是test的全部代码需要看懂。

⼆、⼈脸分类此章节需要⽤到face_net，利⽤train_classifier.py程序来训练，直接在cmd中：python train_classifier.py使⽤该⽣成模型进⾏测试，利⽤test_classifier.py程序来测试：(记得传⼊⼀张图⽚给程序) python test_classifier.py \images\female01.jpeg注意：本程序是Tensorflow0.12来训练的，这取决于mtcnn是⽤⽼版本的TensorFlow来写的。

由于tensorflow版本变化很⼤，还不稳定，若⽤1.0之后的版本来restrore复原的时候，可能有的参数有出⼊，从⽽没有办法来复原模型，⽆法使⽤模型。

使用计算机视觉技术进行人脸检测的方法

使用计算机视觉技术进行人脸检测的方法近年来，计算机视觉技术的发展和应用日益成熟，人脸检测已经成为其中一个重要的研究领域。

人脸检测是指在图像或视频中准确地定位和识别人脸的过程。

在实际应用中，人脸检测被广泛地应用于人脸识别、视频监控、虚拟现实等领域。

本文将介绍几种常用的人脸检测方法，包括基于特征和机器学习的方法、基于深度学习的方法以及基于卷积神经网络的方法。

一、基于特征和机器学习的方法传统的人脸检测方法主要是基于特征和机器学习的方法。

这些方法主要通过提取图像中的特征，如颜色、纹理、边缘等，然后使用机器学习算法进行分类和识别。

其中，Haar特征是比较经典的人脸检测方法之一。

Haar特征是一种基于图像亮度差异的特征描述子，可以描述图像中不同区域的亮度变化情况。

通过计算和比较不同区域的Haar特征，可以判断该区域是否含有人脸。

通过训练和优化，可以得到一个检测器，可以在图像中快速准确地检测出人脸。

二、基于深度学习的方法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的人脸检测方法取得了很大的突破。

深度学习通过构建多层的神经网络模型，可以学习到更加复杂和抽象的特征表示，从而提高人脸检测的准确率。

基于深度学习的人脸检测方法主要使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。

CNN通过多层的卷积和池化操作，可以在图像中学习到不同层次的特征表示。

通过训练大规模数据集，CNN可以学习到辨别人脸和非人脸的特征，从而实现准确的人脸检测。

三、基于卷积神经网络的方法基于卷积神经网络的人脸检测方法是深度学习方法的一种变体。

这种方法的主要思想是通过训练一个多层的卷积神经网络模型，使其在图像中能够准确地检测出人脸。

基于卷积神经网络的人脸检测方法主要由两个阶段组成：候选框生成和候选框分类。

首先，使用滑动窗口的方式在图像中生成大量的候选框，然后使用卷积神经网络对这些候选框进行分类，判断是否为人脸。

通过训练和优化，可以得到一个准确的人脸检测器。

总结起来，人脸检测是计算机视觉领域的一个重要问题，在实际应用中有着广泛的应用前景。

人脸识别英文专业词汇

gallery set参考图像集Probe set=test set测试图像集face renderingFacial Landmark Detection人脸特征点检测3D Morphable Model 3D形变模型AAM (Active Appearance Model)主动外观模型Aging modeling老化建模Aging simulation老化模拟Analysis by synthesis 综合分析Aperture stop孔径光标栏Appearance Feature表观特征Baseline基准系统Benchmarking 确定基准Bidirectional relighting 双向重光照Camera calibration摄像机标定（校正）Cascade of classifiers 级联分类器face detection 人脸检测Facial expression面部表情Depth of field 景深Edgelet 小边特征Eigen light-fields本征光场Eigenface特征脸Exposure time曝光时间Expression editing表情编辑Expression mapping表情映射Partial Expression Ratio Image局部表情比率图(,PERI) extrapersonal variations类间变化Eye localization,眼睛定位face image acquisition 人脸图像获取Face aging人脸老化Face alignment人脸对齐Face categorization人脸分类Frontal faces 正面人脸Face Identification人脸识别Face recognition vendor test人脸识别供应商测试Face tracking人脸跟踪Facial action coding system面部动作编码系统Facial aging面部老化Facial animation parameters脸部动画参数Facial expression analysis人脸表情分析Facial landmark面部特征点Facial Definition Parameters人脸定义参数Field of view视场Focal length焦距Geometric warping几何扭曲Street view街景Head pose estimation头部姿态估计Harmonic reflectances谐波反射Horizontal scaling水平伸缩Identification rate识别率Illumination cone光照锥Inverse rendering逆向绘制技术Iterative closest point迭代最近点Lambertian model朗伯模型Light-field光场Local binary patterns局部二值模式Mechanical vibration机械振动Multi-view videos多视点视频Band selection波段选择Capture systems获取系统Frontal lighting正面光照Open-set identification开集识别Operating point操作点Person detection行人检测Person tracking行人跟踪Photometric stereo光度立体技术Pixellation像素化Pose correction姿态校正Privacy concern隐私关注Privacy policies隐私策略Profile extraction轮廓提取Rigid transformation刚体变换Sequential importance sampling序贯重要性抽样Skin reflectance model,皮肤反射模型Specular reflectance镜面反射Stereo baseline 立体基线Super-resolution超分辨率Facial side-view面部侧视图Texture mapping纹理映射Texture pattern纹理模式Rama Chellappa读博计划：完成先前关于指纹细节点统计建模的相关工作。

人脸识别程序源代码

1 .利用OpenCV进行人脸检测人脸检测程序主要完成3部分功能，即加载分类器、加载待检测图象以及检测并标示。

本程序使用OpenCV中提供的"haarcascade_frontalface_alt.xml”文件存储的目标检测分类，用cvLoa d函数载入后，进行强制类型转换。

OpenCV中提供的用于检测图像中目标的函数是cvHaarDete ctObjects，该函数使用指针对某目标物体(如人脸)训练的级联分类器在图象中找到包含目标物体的矩形区域，并将这些区域作为一序列的矩形框返回。

分类器在使用后需要被显式释放，所用的函数为cvReleaseHaarClassifierCascade。

这些函数原型请参看有关OpenCV手册。

2 .程序实现1)新建一个VisualC++MFC项目，取名为“FaceDetection"，选择应用程序类型为“单文档”。

将菜单中多余的项去掉，并添加一项“人脸检测”，其ID为"ID_FaceDetected”，并生成该菜单项的消息映射函数。

2)在“FaceDetectionView.h”头文件中添加以下灰底色部分程序代码：〃南京森林公安高等专科学校江林升//FaceDetectionView.h:CFaceDetectionView 类的接□#pragmaonce#include"cv.h"#include"highgui.h"classCFaceDetectionView:publicCView<protected:〃仅从序列口化创建CFaceDetectionView();DECLARE_DYNCREATE(CFaceDetectionView)精心整理public:CFaceDetectionDoc*GetDocument()const;CvHaarClassifierCascade*cascade;〃特征器分类CvMemStorage*storage;voiddetect_and_draw(IplImage*img);IplImage*src; 〃载入的图像3）在，小2。

人脸识别英文专业词汇

gallery set参考图像集Probe set=test set测试图像集face renderingFacial Landmark Detection人脸特征点检测3D Morphable Model 3D形变模型AAM (Active Appearance Model)主动外观模型Aging modeling老化建模Aging simulation老化模拟Analysis by synthesis 综合分析Aperture stop孔径光标栏Appearance Feature表观特征Baseline基准系统Benchmarking 确定基准Bidirectional relighting双向重光照Camera calibration摄像机标定（校正）Cascade of classifiers级联分类器face detection 人脸检测Facial expression面部表情Depth of field 景深Edgelet 小边特征Eigen light-fields本征光场Eigenface特征脸Exposure time曝光时间Expression editing表情编辑Expression mapping表情映射Partial Expression Ratio Image局部表情比率图(,PERI) extrapersonal variations类间变化Eye localization,眼睛定位face image acquisition人脸图像获取Face aging人脸老化Face alignment人脸对齐Face categorization人脸分类Frontal faces 正面人脸Face Identification人脸识别Face recognition vendor test人脸识别供应商测试Face tracking人脸跟踪Facial action coding system面部动作编码系统Facial aging面部老化Facial animation parameters脸部动画参数Facial expression analysis人脸表情分析Facial landmark面部特征点Facial Definition Parameters人脸定义参数Field of view视场Focal length焦距Geometric warping几何扭曲Street view街景Head pose estimation头部姿态估计Harmonic reflectances谐波反射Horizontal scaling水平伸缩Identification rate识别率Illumination cone光照锥Inverse rendering逆向绘制技术Iterative closest point迭代最近点Lambertian model朗伯模型Light-field光场Local binary patterns局部二值模式Mechanical vibration机械振动Multi-view videos多视点视频Band selection波段选择Capture systems获取系统Frontal lighting正面光照Open-set identification开集识别Operating point操作点Person detection行人检测Person tracking行人跟踪Photometric stereo光度立体技术Pixellation像素化Pose correction姿态校正Privacy concern隐私关注Privacy policies隐私策略Profile extraction轮廓提取Rigid transformation刚体变换Sequential importance sampling序贯重要性抽样Skin reflectance model,皮肤反射模型Specular reflectance镜面反射Stereo baseline立体基线Super-resolution超分辨率Facial side-view面部侧视图Texture mapping纹理映射Texture pattern纹理模式Rama Chellappa读博计划：1.完成先前关于指纹细节点统计建模的相关工作。

Robust real-time face detection

Robust Real-time Face DetectionPaul Viola and Michael JonesCompaq Cambridge Research LaboratoryOne Cambridge Center Cambridge,MA 02142We have constructed a frontal face detection system which achieves detection and false positive rates which are equivalent to the best published results [7,5,6,4,1].This face detection system is most clearly distinguished from previous approaches in its ability to detect faces extremely rapidly.Operating on 384by 288pixel images,faces are de-tected at 15frames per second on a conventional 700MHz Intel Pentium III.In other face detection systems,auxiliary information,such as image differences in video sequences,or pixel color in color images,have been used to achieve high frame rates.Our system achieves high frame rates working only with the information present in a single grey scale image.These alternative sources of information can also be integrated with our system to achieve even higher frame rates.The ﬁrst contribution of this work is a new image repre-sentation called an integral image that allows for very fast feature evaluation.Motivated in part by the work of Papa-georgiou et al.our detection system does not work directly with image intensities [3].Like these authors we use a set of features which are reminiscent of Haar Basis functions.In order to compute these features very rapidly at many scales we introduce the integral image representation for images.The integral image can be computed from an image using a few operations per pixel.Once computed,any one of these Harr-like features can be computed at any scale or location in constant time.The second contribution of this work is a method for con-structing a classiﬁer by selecting a small number of impor-tant features using AdaBoost [2].Within any image sub-window the total number of Harr-like features is very large,far larger than the number of pixels.In order to ensure fast classiﬁcation,the learning process must exclude a large ma-jority of the available features,and focus on a small set of critical features.Motivated by the work of Tieu and Viola,feature selection is achieved through a simple modiﬁcation of the AdaBoost procedure:the weak learner is constrained so that each weak classiﬁer returned can depend on only a single feature [8].As a result each stage of the boosting process,which selects a new weak classiﬁer,can be viewed as a feature selection process.The third major contribution of this work is a method forcombining successively more complex classiﬁers in a cas-cade structure which dramatically increases the speed of thedetector by focusing attention on promising regions of the image.More complex processing is reserved only for these promising regions.Those sub-windows which are not re-jected by the initial classiﬁer are processed by a sequence of classiﬁers,each slightly more complex than the last.If any classiﬁer rejects the sub-window,no further processing is performed.The structure of the cascaded detection pro-cess is essentially that of a degenerate decision tree,and as such is related to the work of Amit and Geman [1].The complete face detection cascade has 32classiﬁers.Nevertheless the cascade structure results in extremely rapid average detection times.The face detector runs at about 15frames per second on 384by 288pixel images which is about 15times faster than any previous system.On the MIT+CMU dataset,containing 507faces and 75million sub-windows,our detection rate is 90%with 78false detec-tions (which is 1false positive in about 961,000queries).References[1]Y .Amit,D.Geman,and K.Wilder.Joint induction of shapefeatures and tree classiﬁers,1997.[2]Y .Freund and R.Schapire.A decision-theoretic generaliza-tion of on-line learning and an application to boosting.In Eurocolt ’95,pages 23–37.Springer-Verlag,1995.[3] C.Papageorgiou,M.Oren,and T.Poggio.A general frame-work for object detection.In ICCV ,1998.[4] D.Roth,M.Yang,and N.Ahuja.A snow-based face detector.In NIPS 12,2000.[5]H.Rowley,S.Baluja,and T.Kanade.Neural network-basedface detection.In IEEE PAMI ,volume 20,1998.[6]H.Schneiderman and T.Kanade.A statistical method for 3Dobject detection applied to faces and cars.In ICCV ,2000.[7]K.Sung and T.Poggio.Example-based learning for view-based face detection.In IEEE PAMI ,volume 20,pages 39–51,1998.[8]K.Tieu and P.Viola.Boosting image retrieval.In ICCV ,2000.10-7695-1143-0/01 $10.00 (C) 2001 IEEEProceedings of the Eighth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV’01) 0-7695-1143-0/01 $17.00 © 2001 IEEE。

人脸搜索项目开源了：人脸识别（M：N）-Java版

⼈脸搜索项⽬开源了：⼈脸识别（M：N）-Java版⼀、⼈脸检测相关概念⼈脸检测（Face Detection）是检测出图像中⼈脸所在位置的⼀项技术，是⼈脸智能分析应⽤的核⼼组成部分，也是最基础的部分。

⼈脸检测⽅法现在多种多样，常⽤的技术或⼯具⼤多有insightface、pcn、libfacedetection、Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB、CenterFace、RetinaFace MobileNet0.25等等。

⽬前具有⼴泛的学术研究价值和业务应⽤价值，⽐如⼈脸识别、⼈脸属性分析（年龄估计、性别识别、颜值打分和表情识别）、⼈脸Avatar、智能视频监控、⼈脸图像过滤、智能图像裁切、⼈脸AR游戏等等。

⼆、⼈脸识别的相关概念⼈脸识别(Facial Recognition)，即通过视频采集设备获取⽤户的⾯部图像，再利⽤核⼼的算法对其脸部的五官位置、脸型和⾓度进⾏计算分析，进⽽和⾃⾝数据库⾥已有的范本进⾏⽐对，从⽽判断出⽤户的真实⾝份.⼈脸识别算法，在检测到⼈脸并定位⾯部关键特征点之后，主要的⼈脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈⼊后端的识别算法。

识别算法要完成⼈脸特征的提取，并与库存的已知⼈脸进⾏⽐对，完成最终的分类。

服务架构图如下：三、⼈脸⽐对的相关概念⼈脸⽐对算法的输⼊是两张⼈脸图⽚(⼈脸特征)，输出是两个特征之间的相似度。

⼈脸验证、⼈脸识别、⼈脸检索都是在⼈脸⽐对的基础上加⼀些策略来实现。

相对⼈脸提特征过程，单次的⼈脸⽐对耗时相对较短。

另外值得⼀提的是⼈脸相似度计算⼀般使⽤的是cos距离，可以将相似度控制在[-1,1]中。

四、⼈脸识别的M:N模式M:N 是通过计算机对场景内所有⼈进⾏⾯部识别并与⼈像数据库进⾏⽐对的过程。

M:N作为⼀种动态⼈脸⽐对，其使⽤率⾮常⾼，能充分应⽤于多种场景，例如公共安防，迎宾，机器⼈应⽤等。

但是M:N模式仍存在很⼤的弊端，因为其必须依靠海量的⼈脸数据库才能运⾏，并且由于识别基数过⼤，设备分辨率不⾜等因素，使M:N模式会产⽣很⾼的错误率从⽽影响识别结果。

人脸识别基本名词

人脸识别基本名词在人脸识别领域，有一些基本的名词和概念，下面是其中一些常用的：1.人脸检测（Face Detection）：人脸检测是指通过算法和技术来自动检测图像或视频中的人脸区域。

它是人脸识别的第一步，用于确定图像中是否存在人脸。

2.人脸对齐（Face Alignment）：人脸对齐是将检测到的人脸在图像上进行标准化和调整，使得人脸区域具有一致的位置、大小和朝向，以便进行后续的特征提取和比对。

3.特征提取（Feature Extraction）：特征提取是从人脸图像或人脸区域中提取出有助于识别和表征的关键特征。

常用的特征包括颜色、纹理、形状和局部特征等。

4.特征向量（Feature Vector）：特征向量是特征提取过程中得到的数值化表示，它将人脸特征转换为向量形式，用于进行人脸匹配和识别。

5.人脸匹配（Face Matching）：人脸匹配是指对两个或多个人脸图像或人脸特征进行比对，以确定它们是否属于同一个人或是否相似。

匹配过程可以采用相似度度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。

6.人脸识别（Face Recognition）：人脸识别是指将输入的人脸图像与已知数据库中的人脸进行比对，然后确定其身份或标识。

它可以用于人脸认证、身份验证、身份辨认等应用。

7.人脸数据库（Face Database）：人脸数据库是存储人脸图像、人脸特征和标注信息的集合，用于人脸识别系统的建立和训练。

通常包括多个人的人脸数据。

8.活体检测（Liveness Detection）：活体检测是为了防止使用照片、视频或面具等伪造物进行攻击而引入的技术。

它通过分析人脸动作、纹理、光照等特征，判断图像或视频中的人脸是否为真实的活体。

以上是人脸识别领域的一些基本名词和概念，它们构成了人脸识别技术的基础，用于实现人脸的检测、对齐、特征提取、匹配和识别等功能。

人脸识别的毕业论文

学号：3081818211题目类型：论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现学院：信息科学与工程学院专业(方向)：电子信息工程班级：电信08-2班学生：许文强指导教师：蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。

基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。

本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。

关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前，人脸检测越来越受到大家的关注，它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支，已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。

libfacedetection原理

libfacedetection原理libfacedetection是一个基于深度学习的人脸检测库，它的原理是通过神经网络模型来识别和定位图像中的人脸。

本文将对libfacedetection的原理进行详细介绍。

一、libfacedetection的背景和意义随着计算机视觉和人工智能的发展，人脸检测成为了许多应用领域的基础技术，如人脸识别、人脸表情分析、人脸美化等。

而libfacedetection作为一个高效且准确的人脸检测库，可以帮助开发者在各种场景下快速实现人脸检测功能，具有很高的实用价值。

二、libfacedetection的原理介绍libfacedetection的原理主要基于深度学习技术，采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现人脸检测。

CNN是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的神经网络模型，其结构包含多层卷积层、池化层和全连接层。

具体来说，libfacedetection使用了一个经过预训练的CNN模型，该模型在大规模人脸数据集上进行了训练，学习到了人脸的特征表示。

在进行人脸检测时，libfacedetection将输入的图像通过卷积层进行特征提取，随后通过池化层进行特征降维，最后通过全连接层得到最终的检测结果。

libfacedetection的CNN模型采用了多尺度检测的策略，即在不同的图像尺度下进行人脸检测。

这样可以提高检测算法对不同尺度人脸的适应能力。

另外，libfacedetection还使用了多层级的特征金字塔，通过在不同层次上提取特征，进一步提高了检测算法的准确性。

三、libfacedetection的优势和应用场景相比于传统的人脸检测算法，libfacedetection具有以下几个优势：1. 高效性：libfacedetection采用了深度学习技术，能够在保持高准确性的同时实现较快的检测速度，适用于实时场景。

人脸检测技术研究背景意义及现状

人脸检测技术研究背景意义及现状随着科技的发展和社会的进步，人们对于安全、便捷、高效的解决方案的需求日益增长。

人脸检测技术作为计算机视觉领域的一个重要分支，在许多领域如身份认证、智能监控、人机交互等方面具有广泛的应用前景。

本文将探讨人脸检测技术的背景意义、研究现状以及未来的发展趋势。

一、人脸检测技术的背景意义人脸检测技术是通过对输入的图像或视频序列进行自动分析，检测并提取其中的人脸特征，从而达到身份识别或行为分析等目的的一种技术。

其研究意义主要体现在以下几个方面：1、安全性：人脸检测技术可用于安全监控、边境检查、电子门禁等领域，提高系统的安全性和可靠性。

通过人脸识别技术，可以实现快速的身份验证，有效防止非法入侵和犯罪行为。

2、便捷性：相比于传统的身份验证方式，如钥匙、密码等，人脸检测技术具有更高的便捷性和可靠性。

在日常生活中，人们无需携带任何额外的明，只需通过人脸识别即可完成身份验证。

3、高效性：人脸检测技术可以实现自动化、实时性的身份验证，大大提高了工作效率。

特别是在大型活动、公共交通等场景中，通过人脸识别技术可以快速完成人群的身份验证，有效缓解人力不足的问题。

二、人脸检测技术研究现状自20世纪90年代以来，人脸检测技术得到了广泛的研究和应用。

目前，主流的人脸检测方法主要包括基于特征的方法、基于模板的方法和基于深度学习的方法等。

1、基于特征的方法：该方法通过提取人脸的特征，如眼睛、嘴巴、鼻子等部位的形状、大小等信息，进行人脸检测。

常见的算法包括基于几何特征的算法、基于小波变换的算法等。

这些方法在简单背景下的人脸检测效果较好，但在复杂背景、面部表情变化等因素影响下，检测精度会受到一定影响。

2、基于模板的方法：该方法通过预先定义好的人脸模板进行匹配和检测。

常见的算法包括基于像素模板的算法、基于特征模板的算法等。

这些方法对于人脸的旋转、平移等变化具有较强的适应性，但在复杂背景和多变光照条件下的检测效果仍需改进。

人脸识别简介介绍

位的形状、大小、位置等信息。
全局特征
02 提取人脸图像的全局特征，如人脸的轮廓、肤色、纹
理等。
特征编码
03
将提取的特征进行编码，形成可以用于比对的特征向
量。
匹配与识别
01
特征比对
将待识别的人脸特征与数据库中已有的特征进行比对，寻找最相似的匹配项。
识别算法
02
03
准确度评估
使用各种不同的算法进行人脸识别，如基于深度学习的算法、基于模板匹配的算法等。
人脸识别简介介绍
汇报人： 2023-11-26
目录
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别技术原理详解 • 人脸识别技术与其他生物识别技术的比较 • 人脸识别技术的优势与局限 • 人脸识别技术应用案例 • 人脸识别技术的发展前景与展望
01
人脸识别技术概述
定义与原理
定义
人脸识别是一种生物识别技术，通过对人脸图像进行分析，提取出人脸的特征，与已有的特征数据进行比对，实现身份识别或验证。
原理
人脸识别技术主要基于图像处理、计算机视觉和机器学习等技术，通过对人脸图像进行特征提取和比对，实现人脸识别或验证功能。
人脸识别技术的历史与发展
历史
人脸识别技术起源于20世纪90年代，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，人脸识别技术也不断取得突破。
发展
目前，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、教育、娱乐等领域，成为身份识别和安全控制的重要手段。
03
人脸识别技术与其他生物识别技术的比较
指纹识别技术
总结词
成熟、广泛应用的生物识别技术
VS
详细描述
指纹识别技术是一种成熟的生物识别技术，已经广泛应用于公安、司法、金融等领域。它通过采集指纹信息，利用指纹的唯一性和稳定性，进行身份识别。

Seetaface的训练代码

Seetaface的训练代码FaceDetection∙人脸识别模块，用于识别出照片中的人脸，染回每个人脸的坐标和人脸总数。

FaceAlignment∙特征点识别模块，主要识别两个嘴角、鼻子、两个眼睛五个点的坐标。

测试下来，发现图片模糊时，识别不准。

FaceIdentification∙人脸比较模块，根据官方的说法，先提取特征值，然后比较。

给出的测试程序是seetaface提取人脸的特征值和caffe训练库里的人脸做对比。

以下教程都是在MacOSX编译运行通过。

使用cmake和make编译以下的编译方法是把FaceDetect测试程序也编译了，而测试程序是依赖OpenCV的，所以，在这之前，确认opencv是否安装人脸识别教程编译由于代码是在windows平台编译的，所以，这地方要做些修改。

1.进入FaceDetection目录2.修改include/common.h，修改38行3.#ifdef SEETA_EXPORTS4.#define SEETA_API __declspec(dllexport)5.#else6.#define SEETA_API __declspec(dllimport)7.#endif为#if defined _WIN32#ifdef SEETA_EXPORTS#define SEETA_API __declspec(dllexport)#else#define SEETA_API __declspec(dllimport)#endif#else#define SEETA_API#endif8.修改include/feat/surf_feature_map.h文件，在前面加上#include9.修改include/util/image_pyramid.h文件，在前面加上#include10.修改src/feat/surf_feature_map.cpp文件，在前面加上#include11.增加CMakeLists.txt，内容如下：12.cmake_minimum_required(VERSION 3.3)13.14.project(seeta_facedet_lib)15.16.# Build options17.option(BUILD_EXAMPLES "Set to ON to build examples" ON)18.option(USE_OPENMP "Set to ON to build use openmp" ON)19.20.# Use C++1121.set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)22.23.set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)24.message(STATUS "C++11 support has been enabled by default.")25.26.set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -msse4.1")27.28.# Use OpenMP29.if (USE_OPENMP)30.find_package(OpenMP QUIET)31.if (OpenMP_FOUND)32.message(STATUS "Use OpenMP")33.add_definitions(-DUSE_OPENMP)34.set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} ${OpenMP_C_FLAGS}")35.set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS}${OpenMP_CXX_FLAGS}")36.set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS}${OpenMP_EXE_LINKER_FLAGS}")37.endif()38.endif()39.40.include_directories(include)41.42.set(src_files43.src/util/nms.cpp44.src/util/image_pyramid.cpp45.src/io/lab_boost_model_reader.cpp46.src/io/surf_mlp_model_reader.cpp47.src/feat/lab_feature_map.cpp48.src/feat/surf_feature_map.cpp49.src/classifier/lab_boosted_classifier.cpp50.src/classifier/mlp.cpp51.src/classifier/surf_mlp.cpp52.src/face_detection.cpp53.src/fust.cpp54.)55.56.add_library(face_detect SHARED ${src_files})57.set(facedet_required_libs face_detect)58.59.if (BUILD_EXAMPLES)60.message(STATUS "Build with examples.")61.find_package(OpenCV)62.if (NOT OpenCV_FOUND)63.message(WARNING "OpenCV not found. Test will not be built.")64.else()65.include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})66.list(APPEND facedet_required_libs ${OpenCV_LIBS})67.68.add_executable(facedet_test src/test/facedetection_test.cpp)69.target_link_libraries(facedet_test ${facedet_required_libs})70.endif()71.endif()72.建立build目录，mkdir build73.编译，cd build && cmake .. && make74.当前目录下生成可执行文件运行1.执行完make命令以后，当前的目录下会生成一个可执行文件facedet_test2.由于默认的程序读取的是当前路径下的test_image.jpg和seeta_fd_frontal_v1.0.bin，test_image.jpg是人脸图片，seeta_fd_frontal_v1.0是识别的引擎。

face detection人脸检测技术简介

Loss function
MTCNN： cross-eeuclidean metricntropy loss Faceboxes: 2-class softmax loss for classification Smooth L1 loss for regression
future prospects
2.Method and Architecture :
MTCNN
Faceboxes
3.Anchor densification strategy:
4.Train and Experiment:
Training dataset
WIDER FACE FDDB CelebA
Data augmentation
1. Goal of the works :
Faceboxes
CPU only Train and practise without GPU
Real Time Implement real-time by RDCL-Rapidly Digested Convolutional Layers
High Accuracy Implement highaccuracy by MSCLMultiple Scale Convolutional Layers
NMS
Non-maximum suppression——to remove the redundant boxes which point to the same face
Bbox-Regression
To approach the true boxes by zooming and moving
Example
基于人脸检测的课堂分析

人脸标注操作及注意事项

人脸标注操作及注意事项人脸标注（Face Annotation）是指对人脸图像进行标记和注释的过程，以便让计算机程序能够准确地识别和理解人脸。

人脸标注是计算机视觉领域中非常重要的任务，被广泛应用于人脸识别、人脸检测、人脸表情识别等领域。

1. 人脸检测（Face Detection）：首先需要在图像中找到人脸的位置和边界框。

这一步可以使用已有的人脸检测算法，如Haar级联、Dlib 等。

标注员需要对每个检测到的人脸进行确认，然后绘制出人脸框。

2. 五官标记（Landmark Annotation）：在人脸框内，需要对人脸的五官进行标记。

常见的五官包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等。

标注员需要在人脸图像上标记出每个五官的位置，通常使用关键点标记法。

3. 属性标注（Attribute Annotation）：除了五官的位置，还可以对人脸的属性进行标注。

例如，人脸的性别、年龄、肤色等。

标注员需要根据人脸图像的特征，进行相应的属性标注。

人脸标注需要注意以下几个事项：1.准确性：人脸标注的准确性对于后续的任务非常重要。

标注员需要仔细观察人脸图像，确保人脸的位置和边界框标注准确无误。

在进行五官标记时，需要尽量避免标记错误或遗漏。

2.一致性：对于同一个数据集或任务，不同标注员的标注结果应该是一致的。

为了保证一致性，可以进行标注规范的制定，并提供标注员间的交流和讨论。

4.增量标注：对于大规模人脸数据集，可以采用增量标注的方式进行，即先标注部分数据集，然后让模型进行初步的训练，再根据模型的表现进行进一步的标注和训练。

5.数据隐私保护：在进行人脸标注时，需要注意保护被标注者的隐私。

应该遵守相关的隐私法规，并采取相应的措施保护数据的安全性。

人脸标注是一项重要且复杂的任务，要求标注员具备丰富的经验和良好的专业素养。

标注员需要通过大量的练习和训练，提高标注的准确性和效率。

同时，标注员还需要不断学习和掌握最新的人脸标注技术和方法，以适应计算机视觉领域的快速发展。

如何利用计算机视觉技术进行人脸检测

如何利用计算机视觉技术进行人脸检测人脸检测是计算机视觉技术中的一个重要应用领域。

随着计算机视觉技术的快速发展，人脸检测已经成为众多应用中不可或缺的一环。

本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行人脸检测，并探讨其应用前景和挑战。

人脸检测是指通过计算机视觉技术来自动识别和定位图像或视频中的人脸。

这项技术通常可以分为两个主要步骤：人脸定位和人脸识别。

人脸定位是指在图像或视频中准确定位人脸的位置，而人脸识别则是指通过对人脸特征的比对和匹配来将其与已有的人脸数据库进行比对。

在实施人脸检测时，首先需要收集足够的人脸图像作为训练数据。

这些数据可以来自各种渠道，包括公共数据库、自己收集的图像等。

然后，需要使用机器学习算法对这些图像进行特征提取和训练，以建立一个高效准确的人脸检测模型。

目前，人脸检测在许多领域有着广泛的应用。

其中最常见的是人脸识别系统，如手机的面部解锁、刷脸支付等。

此外，人脸检测还可以应用于人脸表情分析、人脸变换等领域。

例如，许多社交媒体平台通过人脸检测技术来实现滤镜和特效的变换，增加用户的互动体验。

然而，虽然人脸检测技术已经取得了巨大的进展，但仍面临着一些挑战。

首先，光照、姿态、表情等因素都会对人脸检测的准确性产生影响。

例如，当人脸被遮挡或者出现侧脸时，检测算法可能会出现误判。

其次，对于多个人脸的检测和识别，算法也需要有较高的鲁棒性。

同时，人脸检测技术也面临着隐私和安全的问题，如人脸照片的滥用和伪造等。

为了克服这些挑战，科研人员一直在探索新的算法和方法。

近年来，深度学习技术的发展使得人脸检测取得了巨大的突破。

通过深度神经网络的结构与训练，可以有效地解决人脸检测中存在的一些问题。

此外，传感器技术的不断进步也为人脸检测提供了更多可能性，如红外成像、3D人脸重建等。

除了面临的挑战和应用前景，人脸检测技术还面临着道德和法律等方面的问题。

例如，人脸识别技术的滥用可能导致个人隐私泄露和人权侵犯。

因此，合理的使用和管理人脸检测技术至关重要。

FACE DETECTION APPLICATION：人脸检测中的应用

or not.
5.3 Solutions
Need more time to research about algorithm.
5. Conclusion
Reliability: Collect eyes sample
Availability: Code in C, C++
Performance: Cloud computing
Draw edge around face
4. Implementation
FDA TEAFMDA Team
Draw region found not filter in HSV image
4. Implementation
FDA TEAFMDA Team
Face detected in original image
Includes all kind of face: tilt head, obscure by other objects, half of face; in every kinds of light conditions; from low to high quality.
Result:
Because FDA uses skin color to detect face, we can detect exactly above 70% of test sample with diversity faces. Other software dependent on eyes so detection's result is above 40%
LOGO
CAPSTONE PROJECT
FACE DETECTION APPLICATION

人脸识别技术总结

人脸识别技术总结人脸识别技术大总结——Face Detection Alignment20XX-04-08搞了一年人脸识别，寻思着记录点什么，于是想写这么个系列，介绍人脸识别的四大块：Facedetection,alignment,verification andidentification(recognization)，本别代表从一张图中识别出人脸位置，把人脸上的特征点定位，人脸校验和人脸识别。

（后两者的区别在于，人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人，人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁。

人脸校准（alignment）是给你一张脸，你给我找出我需要的特征点的位置，比如鼻子左侧，鼻孔下侧，瞳孔位置，上嘴唇下侧等等点的位置。

如果觉得还是不明白，看下图：如果知道了点的位置做一下位置驱动的变形，脸就成正的了，如何驱动变形不是本节的重点，在此省略。

首先介绍一下下面正文要写的东西，由于干货非常多所以可能会看着看着就乱了，所以给出框架图：=================================废话说了这么多，正文开始~detection作者建立了一个叫post classifier的分类器，方法如下：1.样本准备：首先作者调用opencv的Viola-Jones分类器，将recal阀值设到XX%，这样能够尽可能地检测出所有的脸，但是同时也会有非常多的不是脸的东东被检测出来。

于是，检测出来的框框们被分成了两类：是脸和不是脸。

这些图片被resize到96*96。

2.特征提取：接下来是特征提取，怎么提取呢？作者采用了三种方法：第一种：把window划分成6*6个小windows，分别提取SIFT 特征，然后连接着XXX个sift特征向量成为图像的特征。

第二种：先求出一个固定的脸的平均shape（XXX个特征点的位置，比如眼睛左边，嘴唇右边等等），然后以这XXX个特征点为中心提取sift特征，然后连接后作为特征。

【应用方案】人脸识别技术原理及解决方案

【应用方案】人脸识别技术原理及解决方案人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、德国和日本的技术实现为主。

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。

首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。

并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

一、聊聊什么是人脸识别1．人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为人脸检测（face detection）、特征提取（feature extraction）和人脸识别（face recognition）三个过程。

人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar 特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。

如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。

特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。

常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。

几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。

由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。

不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。

另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。

所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。

表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。

其中比较常用的特征提取算法是LBP 算法。

LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。

图3显示了一个LBP算子。

LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。

每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。