Face Detection EE368 Final Project 人脸检测方法 ee368最终的项目—
人脸识别英文专业词汇教学提纲
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。
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。
CBSR近红外人脸数据集(CBSR NIR Face Dataset)_图像处理_科研数据集
CBSR近红外人脸数据集(CBSR NIR Face Dataset)数据介绍：NIR face detection, NIR eye detection, NIR face recognition关键词：CBSR,近红外,眼睛检测,人脸检测,人脸识别, CBSR,NIR,eye detection,face detection,face recognition,数据格式：IMAGE数据详细介绍：CBSR NIR Face DatasetTopic of Interest:NIR face detection, NIR eye detection, NIR face recognitionSensor Details:The images were taken by an NIR camera with active NIR lighting. More details are available in reference below.Data Details:3,940 NIR face images of 197 people.The image size is 480 by 640 pixels, 8 bit, without compression.Images are divided into a gallery set and a probe set. In the gallery set, there are 8 images per person. In the probe set, 12 images per person. The image information is provided, which gives the image number, person number, and eye coordinates.Requested Citation Acknowledgment:IEEE OTCBVS WS Series Bench; Center for Biometrics and Security Research (CBSR) ; AuthenMetric Co. Ltd (Beijing)Also see:Stan Z. Li, RuFeng Chu, ShengCai Liao, Lun Zhang, "Illumination Invariant Face Recognition Using Near-infrared Images," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (Special issue on Biometrics: Progress and Directions), Vol.29, No.4, April 2007, pp. 627-639. [pdf]Point-of-contact:Stan Z. Li, szli[at], szli[at]Download:Click here to download this dataset.[NIR_face_dataset.zip] (NIR face dataset)[gallery-groundtruth.txt] (gallery ground truth)[probe-groundtruth.txt] (probe ground truth)Dataset includes 3,940 NIR face images of 197 persons. The image size is 480 by 640 pixels, 8 bit, without compression.The 3,940 images are divided into a gallery set and a probe set. In the gallery set, there are 8 images per person. In the probe set, 12 images per person.The image information is provided in gallery-groundtruth.txt andprobe-groundtruth.txt, which gives the image number, person number, and eye coordinates. Every line in the ground truth text file consists of the image file name and the eye positions. More specifically, every line in ground truth text is, [person id]-[image id for this person id]-[a][-g].bmp,[left eye x position],[left eye y position],[right eye x position],[right eye y position]. For example:"0001-00-a-g.bmp,197,345,325,349" means: Person No.0001, Image No.00, with glasses; the left eye position is (197,345), and right eye (325,349)"0007-22-a.bmp,175,182,285,179" means: Person No.0007, Image No.22, without glasses; the left eye position is (175,182), and right eye (285,179).数据预览：点此下载完整数据集。
retinaface进行人脸检测的python代码
retinaface进行人脸检测的python代码RetinaFace是一个用于人脸检测的开源库，它使用深度学习技术来检测图像中的人脸。
以下是一个使用RetinaFace进行人脸检测的Python 代码示例：python复制代码import cv2import numpy as npfrom retinaface import RetinaFace# 加载模型retina_face = RetinaFace(quality="normal")# 读取图像img = cv2.imread("image.jpg")# 进行人脸检测boxes, scores, points = retina_face.detect(img, landmarks=True)# 绘制检测到的人脸for i, box in enumerate(boxes):cv2.rectangle(img, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0),2)for j in range(6):cv2.circle(img, (points[i][j][0], points[i][j][1]), 2, (0, 0, 255), -1)# 显示结果cv2.imshow("RetinaFace", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在这个示例中，我们首先加载了RetinaFace模型。
然后，我们读取了一张图像，并使用detect()方法进行人脸检测。
该方法返回三个值：boxes（人脸的边界框）、scores （置信度得分）和points（人脸的68个关键点）。
最后，我们使用OpenCV 的rectangle()和circle()方法在图像上绘制了检测到的人脸。
人脸识别实验报告模板(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解人脸识别的基本原理和流程。
2. 掌握人脸识别算法的实现和应用。
3. 分析不同人脸识别算法的性能和优缺点。
4. 评估人脸识别技术在实际应用中的可行性和效果。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 10/Ubuntu 18.042. 编程语言：Python3. 开发工具：PyCharm/VS Code4. 库：OpenCV、dlib、TensorFlow、Keras等5. 硬件要求：CPU：Intel Core i5以上；内存：8GB以上三、实验内容1. 人脸检测2. 特征提取3. 人脸识别4. 性能评估四、实验步骤1. 人脸检测- 使用OpenCV或dlib库实现人脸检测功能。
- 预处理输入图像，如灰度化、缩放、裁剪等。
- 运用人脸检测算法（如Haar cascades、SSD、MTCNN等）进行人脸定位。
- 输出检测到的人脸位置信息。
2. 特征提取- 使用深度学习或传统方法提取人脸特征。
- 深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征，如VGG、ResNet 等。
- 传统方法：使用LBP、HOG、PCA等算法提取人脸特征。
- 将提取到的特征进行归一化处理。
3. 人脸识别- 使用训练好的模型进行人脸识别。
- 将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行比对。
- 根据比对结果判断是否为同一个人。
4. 性能评估- 使用测试集评估人脸识别算法的性能。
- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的性能和优缺点。
五、实验结果与分析1. 人脸检测- 比较不同人脸检测算法的检测速度和准确率。
- 分析算法在不同光照、姿态、表情等条件下的表现。
2. 特征提取- 比较不同特征提取方法的提取效果。
- 分析特征提取对识别性能的影响。
3. 人脸识别- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的识别性能。
1. 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。
2. 分析实验结果，得出实验结论。
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。
Face Detection EE368 Final Project 人脸检测方法 ee368最终的项目—共12页
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Face Detection
- EE368 Final Project -
Stanford University, Dept. of EE Taesang Yoo, Youngjae Kim (Group 7)
Algorithm Outline
960x1280x3
Resize
240x320x3
Detect Skin-colors
- Reduced the false alarm rate using two filters - Out of 163 faces in the 7 training images, 90%
with false alarm rate 5% was detected - Dependent on the training set by assumptions
- Edge based preprocessing speeds up the process by enabling the eigenface method to skip blank regions
Detection result
Training_1.jpg
Conclusions
- A combination of skin color method & eigenface method
made from it (e.g. image size, # of faces, colors)
References
- Skin color detection Face Detection in Color Images using Wavelet Packet
人脸识别Face detectionPPT课件
• For a 24x24 detection region, the number of possible rectangle features is ~160,000!
• At test time, it is impractical to evaluate the entire feature set
• A megapixel image has ~106 pixels and a comparable number of candidate face locations
• To avoid having a false positive in every image image, our false positive rate has to be less than 10-6
Face detection
Many slides adapted from P. Viola
Face detection
• Basic idea: slide a window across image and evaluate a face model at every location
Challenges of face detection
• Can we create a good classifier using just a small subset of all possible features?
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Image segmentation
Segmentation based on connected areas many face candidate rectangles put strict restrictions on them face!!
Eigen face method (1)
Face Detection
- EE368 Final Project -
Stanford University, Dept. of EE Taesang Yoo, Youngjae Kim (Group 7)
Algorithm Outline
960x1280x3ຫໍສະໝຸດ Resize240x320x3
Detect Skin-colors
- Reduced the false alarm rate using two filters - Out of 163 faces in the 7 training images, 90%
with false alarm rate 5% was detected - Dependent on the training set by assumptions
- Detectable range : [21x21 ~ 80x80] pixels2 - Resizing step: 0.02 (5.00, 4.98, 4.96 …1.30)
Detection example
Original
Reconstructed
Miscellany
- H-value of skin color is less than 0.1 or greater than 0.9 ? (Trials and errors, but useful to remove the background)
240x320x1
Image Segmentation
Yes Face!!
No
Edge-Based Preprocessing
Decision based on ratios, sizes
Eigenface Face!! method
Skin colors?
- Fortunately, skin-colors form a cluster in YCbCr color space - Thus, we can approximate the skin color region with several lines.
- Applied to suspicious rectangles e.g. a cluster of faces or non-face rectangles
Suspicious rectangles
Face samples (16x16 pixels) 12 eigen faces
Eigen face method (2)
- Edge based preprocessing speeds up the process by enabling the eigenface method to skip blank regions
Detection result
Training_1.jpg
Conclusions
- A combination of skin color method & eigenface method
made from it (e.g. image size, # of faces, colors)
References
- Skin color detection Face Detection in Color Images using Wavelet Packet
Analysis, C. Garcia, G. Zikos, G. Tziritas, Institute of Computer Science Foundation for Research and Technology, Greece. - Eigen face method Face Recognition Using Eigenfaces, Matthew A. Turk and Alex P. Pentland, Vision and Modeling Group, The Media Lab, MIT EE368 Lecture notes, Bernd Girod, Stanford University