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。...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。...复杂的分类器往往具有更强的分类能力，能够获得更好的分类准确度，但是分类时的计算代价比较高，而简单的分类器虽然计算代价小，但是分类准确度也较低。那么有没有兼顾计算代价和分类准确度两方面的办法呢？...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？...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。
和这样类似的比较大约有20个，通过这样的比较决定该区域是否为人脸。 LBP是在2006年由Ahonen等人提出的，相比于Harr，LBP有更快的速度。通过比较想读亮度直方图来确定是否为人脸。...minSize=Size(), Size maxSize=Size() ); 其中： minSize=Size()和maxSize=Size()： 决定了检测到的最小和最大的人脸大小...，如果图片中人脸距离相机较远，把minSize参数设置为=Size(20,20) scaleFactor：参数决定由多少不同大小的人脸要搜索，通常为1.1 minNeighbors： 决定着人脸检测器如何确定人脸已经被找到...，默认值是3，如果改为4的话，将会使检测的正确率增加，但是漏检率也可能增加，可以理解为参数越大，判断的条件越苛刻。...flags：是否要检测所有人脸。
通过引入CNN，传统的级联结构也焕发出了新的光彩，在FDDB上，Cascade CNN在产生100个误检的时候达到了85%的检测率，而在速度上，对于大小为640*480的图像，在限定可检测的最小人脸大小为...目前的人脸检测器在FDDB上已经能够取得不错的性能，不少检测器在100个误检时的检测率达到了80%以上，这意味着它们检测出40个以上的人脸才会出现一个误检。...到目前为止，本文所提到的误检和召回率都对应于FDDB上的离散型得分ROC曲线，所谓“离散型”是指每个人脸是否被检测到是分别用1和0来表示的；相对应地也有连续型得分ROC曲线，而“连续型”指的是人脸被检测到与否是通过检测框和标注框之间的交并比来表示的...，从某种意义上来说，连续型得分试图评判的是检测框的准确程度，即检测框的位置和大小与实际人脸的位置和大小的接近程度。...，也不知道这两方面的因素谁起的作用更大。
让我开始说说人脸这个技术，真的是未来不可估计的人工智能技术，不知道未来会有多少企业为了这个技术潜心研究，人类是多么依赖及需要它，现在就来看看最近的技术和未来的发展吧！...5 相机与人脸的距离：如果图像是从远处拍摄的，有时从较长的距离捕获的人脸将会遭遇质量低劣和噪音的影响； 6 遮挡：用户脸部可能会遮挡，被其他人或物体（如眼镜等）遮挡，在这种情况下很难识别这些采集的脸。...Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。...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。...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。
判别补丁模型的学习目标是构造一个图像补丁，当该补丁与包含人脸特征的图像区域互相关时，在特征位置产生强烈的响应，而在其他位置产生较弱的响应。...结果是既快速（可以在具有 VGA 网络摄像头的典型台式机上实时检测人脸）又可靠（可以正确检测到大约 95% 的正面）的物体检测器。...，并且在面部中应该具有相当标准的位置和大小， 光照条件，相机属性，到相机的距离等等。...脸部检测器和两个眼睛检测器都被同时欺骗是非常罕见的，因此，如果仅处理带有检测到的脸部和两只检测到的眼睛的图像，那么它不会有很多假正例（但也会产生更少的人脸） 处理，因为眼睛检测器不会像人脸检测器那样频繁工作...脸部验证：确认它是声称的人 为了确认预测结果是否可靠，或者是否应将其视为陌生人，我们进行了人脸验证（也称为人脸验证），以获取置信度指标，它显示单个人脸图像是否与声称的人相似（相对于我们刚刚进行的人脸识别
关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓ ---- 随着相机采集越来越多的与滤镜、美颜、特效等前处理流程结合，关注采集预览的性能变得十分重要。...相机打开秒开率，从相机打开到第一帧采集到的图像被预览模块渲染出来的时长小于 1s 的比例。 采集预览流畅度相关： 预览平均采集帧率，预览阶段相机采集的帧率。...1.2、错误重试与监测 如果确实遇到相机打开报错，可以重试相机打开流程。 另外，需要统计相机打开错误的细分错误码，这样就能更好的定位相机打开失败的原因进行针对性的优化。...4.2、摄像头模糊优化 很多手机在使用中可能会出现镜头被弄脏的情况，这时候采集处理的画面质量自然就比较模糊了，针对这种情况可通过算法检测预览画面是否模糊，并提示用户清洁一下摄像头来解决清晰度的问题。...5、采集内存优化 优化相机内存占用大小，有利于减少内存 OOM 问题导致的崩溃。
接下来，将检测到的关键点与参考 2D 图像或 3D 模型上对应的理想位置进行匹配，然后使用标准方法求解对齐变换。因此，「人脸对齐」和「关键点检测」这两个术语有时可以互换使用。...而且，关键点检测器通常针对由特定人脸检测器生成的边界框特性进行优化，因此一旦人脸检测器更新，关键点检测器就需要重新进行优化。...与一些研究者提出的 3DoF 姿态估计不同，6DoF 姿态可以转换为一个 3D-to-2D 的投影矩阵。假设有一个已知的内在相机，姿态可以使 3D 人脸与它在照片中的位置一致。...由于 6DoF 人脸姿态可以转换为一个外在相机矩阵，进而将 3D 人脸映射到 2D 图像平面，因此预测得到的 3D 人脸姿态也可用于获取准确的 2D 人脸边界框。...而且，由于该姿态将具有已知几何形状的 3D 形状与图像中的面部区域对齐，因此我们可以根据大小和形状调整生成的面部边界框，匹配特定的研究需求。
知道每张脸的预测位置后，我们首先确保它们是否满足--confidence阈值，然后再提取脸部区域即faceROI： 我们遍历检测结果并提取置信度与--confidence作比较（第51-58行）。...使用Python，OpenCV和TensorFlow/ Keras，我们的系统已正确检测到我的脸部为No Mask(“无口罩”)。 我们的口罩检测器已正确预测“无面罩”。...为什么我们能够在背景中检测到两位男性的脸，并为他们正确分类戴口罩/不戴口罩，却无法检测到前景中的那个女人？...我们无法检测到前景中的人脸的原因是： 口罩遮盖区域太大； 用于训练人脸检测器的数据集不包含戴口罩的人脸示例图像。 因此，如果人脸大部分区域被遮挡，我们的脸部检测器很可能无法检测到脸部。...将目标检测器与戴口罩类结合使用将在以下两个方面改进模型。 首先，目标检测器将能够自然地检测戴着口罩的人，否则由于过多的面部被遮盖，人脸检测器将无法检测到这些对象。
3.1 OpenCV Mat中操作像素的方法 3.1.1 Mat的类型与get、put方法 3.1.2 如何正确循环操作每个像素点 3.2 图像通道与均值方差计算...- Harr级联分类器 -应用级联检测器实现人脸检测 6.8 小结 第7章 使用相机 7.1 使用JavaCameraView（...介绍OpenCV4Android 自带的调用摄像头功能组件） 7.2 横屏与竖屏显示（探讨横屏与竖屏显示问题） 7.3 处理相机预览帧图像 （实现对预览帧的处理，同时知道过多的JNI...方式调用OpenCV API会导致性能问题） 7.4 在预览帧中实现人脸检测（实现一个实时的人脸检测例子，技术思路剖析与编码实现步骤，介绍NDK开发方式） 7.4.1 – NDK...9.7 小结（讲述了移动应用中常见的人脸磨皮美容算法实现步骤与细节，完整了整个美容算法、是对图像处理知识的这运用） 第10章 人眼实时跟踪与渲染 10.1界面显示与相机预览 10.2
目前，可用于训练和评估人脸识别系统的图像数据集是有限的。据报道，美国国家标准与技术研究所（NIST）的研究通过将口罩（各种颜色、大小和位置）叠加在没有带口罩人脸的图像上来解决这个问题。...的HOG人脸检测器的方式对齐。...当与另一个产生不同对齐框的人脸检测器（如基于CNN的mmod_human_face_detector.dat ）一起使用时，结果不会很好。...，我们可以初始化检测器，以便在输入图像中检测到的每个人脸上检测到人脸关键点。...我们能够成功地复制生成5种不同类型的口罩的过程（详见附录A），这些口罩可以使用dlib和OpenCV叠加在未带口罩的人脸的图像上。 图7到图9显示了在不直接看相机的脸上的更多示例。 ? ? ? ?
这些非公共变量与当前帧的状态以及任何文件写入操作有关。 如前所述，应用代码只需要配置一些东西，这些东西就可以作为构造器参数和可设置的公共属性来实现：相机通道，窗口管理器和镜像相机预览的选项。...下一个脚本将打开一个照相机供稿，读取一个框架，检查该框架中是否有面部，并扫描检测到的面部中的眼睛。 最后，它将在面部周围绘制蓝色矩形，在眼睛周围绘制绿色矩形。...如果我们的检测器产生准确的结果，并且在摄像头的视野内有任何人脸，您应该在该人脸周围看到一个蓝色矩形，在每只眼睛周围看到一个绿色矩形，如以下屏幕截图所示： 使用此脚本进行试验，以了解面部和眼睛检测器在各种条件下的表现...可以将该单元格的直方图与模型中相应单元格的直方图进行比较，以衡量相似度。 在 OpenCV 中的人脸识别器中，LBPH 的实现是唯一一种允许模型样本人脸和检测到的人脸具有不同形状和大小的实现。...我们采用了一种简单的人脸检测和识别方法，其目的是使您能够运行基本应用并了解 OpenCV 4 中的人脸识别过程。 采取其他步骤，例如正确对齐和旋转检测到的面部，以使识别的准确率最大化。
零、检测与识别 首先要区分两个概念“人脸检测/face detection”和“人脸识别/face recognition”。...“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。...即人脸样本越单一，训练出的分类器的速度会越快，但正确检测率低；如果样本复杂，速度变慢但检测率升高。如何平衡样本的复杂性和检测速度，需要针对具体应用斟酌。 此外负样本也很关键。...四、代码优化： 消灭重复计算 通过分析工具，找出最影响速度的代码段，有针对性地优化。一般来说是判断窗口是否是人脸的代码最耗时，因为调用次数最多。
这篇文章将给大家讲解如何在Android系统上基于OpenGL ES 2.0来实现相机实时图片涂鸦效果，所涂内容跟随人脸出现、消失、移动、旋转及缩放，在这里，我们假设您： 已经搭建好一个相机框架，能够获得相机的预览图像...有了一个人脸检测的SDK，能够得到相机预览时每帧人脸在屏幕中的坐标及旋转角度。...*960，因此第一个坐标系的转换就是将屏幕坐标系中的触摸点坐标转换成与相机预览宽高相对应的坐标，相机预览的坐标系原点及x、y轴方向与屏幕坐标系相同: ?...得到了触摸点在相机预览画面中的坐标之后，下一步是转换成它在画布中的坐标，因为画布是跟随人脸移动、旋转及缩放的，因此这一步稍微有一点复杂，这里画布贴到人脸上采用的方案是将画布中心对准人脸的鼻尖位置（鼻尖坐标由人脸检测...至此，本文已接近尾声，总结一下几个关键点： 涂鸦画布的创建，本质上是创建一个空的texture当作画板 坐标转换，关系着涂鸦位置是否正确，涉及到多个坐标系的转换，一旦某步出错，可能导致最后结果存在很大偏差
选自 pyimagesearch 作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：李诗萌、张倩 照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑...甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。...在这种情况下，照相机完全有可能将其识别为正确的人脸，从而让未经授权的用户骗过人脸识别系统！ 如何识别这些真假人脸呢？如何在人脸识别应用中使用反人脸欺骗算法？...左图是我的实时（真实）视频，而右图中我拿着自己的 iPhone（欺骗）。 人脸识别系统与以往任何时候相比都更加普遍。...值得注意的是： 会使用 VideoStream 来访问相机馈送 使用 img_to_array 来使帧采用兼容的数组形式 用 load_model 来加载序列化的 Keras 模型 为了方便起见还要使用
但是，人们还是会产生一个疑问，对于一个非正常的输入，深度模型是否依然能够产生满意的结果。最近大量研究者开始关注深度模型抗干扰能力的研究，也就是关于深度学习对抗样本的问题。...这样的例子的存在是令人吃惊的，因为攻击一个分类器与攻击一个检测器是非常不同的，而且检测器的结构——必须搜索它们自己的bounding box，并且不能精确地估计该box——使得对抗性模式很有可能被破坏。...在原人脸图像(第一个)中，人脸被可靠地检测到。第二个图像，在整个图像中加入小的干扰，人脸没有被检测出来。最后一个图像，更大的干扰被添加到脸部区域而不是整个图像中，人脸没有被检测到。 ?...图5：针对基于人脸检测器的Faster RCNN [ 12 ]的对抗样本，可以在跨视角条件下进行泛化。第一行中的原始图像从测试视频序列中被采样，并且所有的人脸被可靠地检测到。...我们展示了30 x 30英寸对抗停止标志（adv）和20 x 20英寸的正常停止标志的检测率。 ? 图8：我们测试是否Faster RCNN产生的对抗样本可以推广到YOLO。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。...甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。...在这种情况下，照相机完全有可能将其识别为正确的人脸，从而让未经授权的用户骗过人脸识别系统！ 如何识别这些真假人脸呢？如何在人脸识别应用中使用反人脸欺骗算法？...左图是我的实时（真实）视频，而右图中我拿着自己的 iPhone（欺骗）。 人脸识别系统与以往任何时候相比都更加普遍。...值得注意的是： 会使用 VideoStream 来访问相机馈送 使用 img_to_array 来使帧采用兼容的数组形式 用 load_model 来加载序列化的 Keras 模型 为了方便起见还要使用
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