为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
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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
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后，级联分类器就在OpenCV中落地生根了，一段时间，特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配，虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能，但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车，我自己曾经移植到Android上面玩过，日常就是两个字“翻车”，很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点，还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了，那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜，而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型，与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境，如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》
随着景区游客的持续增加，景区如何有效管理游客秩序和安全问题成为研究的热点。为此，景区引入了人脸检测技术，以了解游客人数，实现景区的限流管理。
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
无论你是最近开始探索OpenCV还是已经使用它很长一段时间，在任何一种情况下，您都一定遇到过“人脸检测”这个词。随着机器变得越来越智能，它们模仿人类行为的能力似乎也在增加，而人脸检测就是人工智能的进步之一。
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。我个人对人脸检测的大概历程应该是下面这样的：
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
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。
没错，那个小盒子装的东西叫做树莓派，可能有一些朋友还没接触过，暂且理解成一个小型的个人电脑就可以了。
在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法，即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而，对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
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
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可，使用起来是非常简单的，需要注意的是两个接口需要在预览期间调用，即启动预览后才能开启人脸检测，停止预览前关闭人脸检测
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。
在公共交通场所的监控系统中，人脸检测起着至关重要的作用。它被用来识别人脸，并检测未识别的人脸是否是真实的人脸。首先，在公共交通场所的监控设备中安装人脸检测设备，以监控不同场所的人流。然后，系统以视频方式对进入场所的每一位访客进行采集。当采集到访客的实时人脸数据之后，系统会使用深度学习算法进行人脸识别和检测。
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
昨日下午，小米科技联合创始人黄江吉在微博上宣布，小米人脸检测新算法在FDDB（基于深度卷积网络：Faster RCNN Bootstrapped by Hard Negative Mining）人脸检
5月20日，根据人脸检测评测平台FDDB公布的数据排名显示，来自中国的人工智能公司阅面科技（ReadSense）在众多的优秀竞争者中拔得头筹。 如图为FDDB官方发布的人脸检测技术报告准确率召回率曲线
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。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。 长按扫描二维码关注我们一、简要在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免地会有噪声，而这些噪声往往在空间上分布不均匀，使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法，即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而，对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。
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。
人脸识别是目前商业应用最成熟、最广泛的人工智能技术之一，成为开发者、企业接入AI能力的首选。
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions)，人脸检测的应用每天都在增加。
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108153075 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。
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计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一百年来，中国共产党团结带领中国人民，以“为有牺牲多壮志，敢教日月换新天”的大无畏气概，书写了中华民族几千年历史上最恢宏的史诗。这一百年来开辟的伟大道路、创造的伟大事业、取得的伟大成就，必将载入中华民族发展史册、人类文明发展史册！ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 今天给大家介绍一个人脸检测框架，尤其在低光情况下的检测。 论文： https://arxiv.org/pdf/2007.10963.pdf 1 简
每当到了假期的时候，全国各个热门景区、景点迎来了巨大的客流量，到处都是人山人海。这个时候景区工作人员那是又喜又忧的。你肯定会疑惑，人多还会忧？当然啦，人一多那么就会面临游客的安全问题，如果人流太多或者超过了景区的承受量，那么很容易就会发生踩踏事件，威胁到人们的安全。
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。
归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。 例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后，各个阻抗都成了一种相对阻抗值，“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后，反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率，它被定义为采样频率的二分之一，在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为500hz的系统，400hz的归一化频率就为400/500=0.8，归一化频率范围在[0,1]之间。如果将归一化频率转换为角频率，则将归一化频率乘以2*pi，如果将归一化频率转换为hz，则将归一化频率乘以采样频率的一半。
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。
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。
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV环境搭建（一） 更多更新，欢迎访问我的github：https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。 视
刚刚度过了一个特殊的春节，美美在这里给大家拜个晚年。相信大家作为各公司技术团队的骨干，应该也和我的同事们一样，正在紧张忙碌地用技术支撑着各方面的工作，同舟共济，抗击疫情吧。请大家注意做好个人和家庭防护，多加强运动，提高免疫力。让我们一起为武汉加油，愿疫情早日结束！
从其官网介绍来看： Linkface 凭借在人脸识别领域数年的技术累积，在大数据和深度学习的驱动下，成功搭建了一套高效稳定的人脸分析系统，囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检
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。
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
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过去十年，深度学习领域出现了许多先进的新算法和突破性的研究，并且引入了新的计算机视觉算法。
人脸检测是计算机视觉中的老话题，应用广泛，研究者众多，业界不仅在向着更准的检测算法前进，轻量级检测人脸算法也成为应用中的宠儿。
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