Face Recognition

一、人脸检测实战 1.使用OpenCV进行人脸检测 OpenCV进行人脸检测 使用的是名为 Viola-Jones 的目标检测框架的算法。 第一步：下载OpenCV库 pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 第二步：找到默认的预训练权重文件 1.一般在python安装目录的上级目录的/lib/python3.7/site-packages/cv2/data目录下，有个haarcascade_frontalface_default.xml文件 2.例如：我的python安装路径为/Users/username/opt/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python， 那么文件路径就为/Users/username/opt/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml 3.将该文件拷贝到某一文件夹下 第三步：在拷贝的haarcascade_frontalface_default.xml文件的同级目录下，新建face_detect_cv3.py文件： # -*- coding: utf-8 -*- import

　　 　　本文介绍的是CVPR2020 oral论文《Learning Meta FaceRecognition in Unseen Domains(MFG[1])》，作者来自明略科技集团明略科学院与中科院自动化研究所。 　　 作 者 | 明略科技 　　 编辑 | 丛 末 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.07733 　　 1 　　 导语 　　人脸识别系统通常在现实应用中面临着未知域的挑战，由于泛化能力差而表现出不令人满意的性能。例如，在Webface数据集上训练有素的模型无法处理安防领域中人证比对的任务。在本文中，旨在学习一种通用模型，该模型可以直接处理新的未知域，无需对模型进行更新。 　　为此，作者团队提出了一种通过元学习的新型人脸识别方法，称为元人脸识别（MFR）。MFR使用一个元优化目标针对源/目标域的偏移量，这需要模型不仅可以很好的表征源域，而且还很好地表征目标域。具体而言，通过跨域采样策略构建多域组合的批次，并通过优化多域分布在源/目标域上获得反向传播的梯度/元梯度。将梯度和元梯度进一步结合以更新模型以提高泛化性。此外，我们提出了两个用于人脸识别的测试标准。在测试标准上，验证了与其他SOTA方法相比MFR具备很高的泛化能力。 　　 2 　　 简介 　　针对未知域（Unseen domain）的泛化人脸识别问题

↑↑↑关注后" 星标 "Datawhale 每日干货 & 每月组队学习 ，不错过 Datawhale干货 作者：安晟，Datawhale成员，CV算法工程师 最近看了很多人脸识别loss相关和GAN相关的paper，但是没有提纲挈领的把这些串起来。于是， 一个小姐姐分享给我了这篇论文，阅读了一下，确实比较经典，很全面。在这里，将论文内容结合我自己 的理解和在工作中进行的探索展开，分享给大家。 论文背景 论文题目： Deep Face Recognition: A Survey 论文地址： https://arxiv.org/abs/1804.06655 论文代码： 综述文章，无代码 分享大纲 1. 人脸识别基本概念 主要场景、评价指标、系统基本流程及发展历史 2. 代表性文章串讲 DeepFace、FaceNet、CenterLoss 3. 如何搭建一个人脸识别系统 人脸识别基本概念 两个主要场景：人脸验证/人脸比对，人脸识别 评价指标： Acc，FAR-TAR，ERR 一个人脸识别系统的基本流程：人脸检测-预处理-人脸表示-匹配 DeepFace 论文背景 ： DeepFace：Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification DeepFace是CVPR2014上由FaceBook提出来的

大部分转载自博客园大神： http://www.cnblogs.com/einyboy/p/3594432.html ，并进行了部分更新修改~ 目录如下： 1. 特征提取Feature Extraction; 2. 图像分割Image Segmentation; 3. 目标检测Object Detection; 4. 显著性检测Saliency Detection; 5. 图像分类、聚类Image Classification, Clustering; 6. 抠图Image Matting; 7. 目标跟踪Object Tracking; 8. Kinect; 9. 3D相关; 10. 机器学习算法; 11. 目标、行为识别Object, Action Recognition; 12. 图像处理; 13. 一些实用工具; 14. 人手及指尖检测与识别; 15. 场景解释; 16. 光流Optical flow; 17. 图像检索Image Retrieval; 18. 马尔科夫随机场Markov Random Fields; 19. 运动检测Motion detection; 20. database. 一、特征提取Feature Extraction： SIFT [1] [ Demo program ][ SIFT Library ] [ VLFeat ] PCA-SIFT [2

仅仅在几年前，程序员要开发一款人脸识别应用，就必须精通算法的编写。但现在，随着成熟算法的对外开放，越来越多开发者只需专注于开发垂直行业的产品即可。 由调查机构发布的《中国AI产业地图研究》中也有一组有趣的数据，目前中国的AI企业中，有近8成集中在应用层，其中AI行业解决方案占比高达40.7%，从上下班的人脸识别考勤，到金融App的人脸身份核验，再到医院和政务大厅的人脸识别取号，以及车站的人脸核验检票…… 目前市面上既有OpenCV等开源算法库，很多芯片厂商的产品也自带简单算法，同时专业算法大厂也会开放相关技术，如提供免费、离线人脸识别SDK的虹软视觉开放平台等。对于开发者而言，面对多种算法，如何进一步了解算法性能至关重要。因此，本文将从算法原理、应用场景、关键指标一一进行介绍。 人脸识别算法原理简述 在介绍关键性能指标之前，我们需要厘清人脸识别的技术原理。 所谓人脸识别（Face Recognition），是对图像中的人脸进行检测、识别和跟踪。当前的人脸识别，通常是利用卷积神经网络（CNN）对海量的人脸图片进行学习，然后对输入图像提取出对应的人脸特征值。 人脸特征值是面部特征所组成的信息集。人类记忆和辨别一张脸，主要是靠肉眼可见的特征，譬如国字脸、双眼皮、黑眼睛、蓝色头发、塌鼻梁……但人工智能不同，主要是利用卷积神经网络（CNN）对海量的人脸图片进行学习

Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%（附源码） 转 https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购，享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中： 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的 人脸识别 主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向是利用深度学习的方法解决视频人脸识别。 主要的研究人员 ： 如下：中科院计算所的山世光教授、中科院生物识别研究所的李子青教授、清华大学的苏光大教授、香港中文大学的汤晓鸥教授、Ross B. Girshick等等。 主要开源项目 ： SeetaFace人脸识别引擎

本文的模型使用了C++工具箱dlib基于深度学习的最新人脸识别方法，基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说，达到了99.38%的准确率。 dlib： http://dlib.net/ 数据测试库Labeled Faces in the Wild：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 模型提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具让用户通过命令就能直接使用图片文件夹进行人脸识别操作。 注意 ：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！ 特征 在图片中捕捉人脸 在一张图片中捕捉到所有的人脸 找到并处理图片中人脸的特征 找到每个人眼睛、鼻子、嘴巴和下巴的位置和轮廓。 import face_recognition image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image) 捕捉脸部特征有很重要的用途

「道可道，非常道」，AI 领域的表征却一直在向着「常道可道」的方向前进，让可以表征的东西越来越接近「常道」。2017 年，DARPA 提出的第三波机器学习概念 [1] 中，其中一个方向也是找到更加通用的表征，从而让 AI 从当前「精心定义」过的任务中解脱出来，能够完成更加复杂的任务，更进一步接近人类的表现。为了解决这个问题，主要有两个方向——找到新的表征方式 [2]（更有效的计算方式或是全新的表征）或是提升当前表征计算方法的通用性 [3, 4]。本文涉及了在今年 CVPR 中提出的三个解决方案，先是说明了如何改进现有的表征，然后说明了如何提升表征的表现，最后基于多任务学习说明了如何处理不太相关的两个任务的表征。本文对每篇论文的描述中会先说明任务和算法概述（方便大概了解论文），再进行算法细节的讨论（如果想深入了解可以把后面部分也看完）。 机器之心分析师网络，作者：王子嘉，编辑：Joni Zhong。 1. Distribution-Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation 论文链接： https:// arxiv.org/abs/1910.0627 8 1.1 任务描述 本文的目标任务是人类姿态估计（human pose estimation），主要目的就是检测任意图片中人类关节的空间位置（坐标）

0.引言 利用python开发，借助Dlib库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比，达到人脸识别的目的； 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地，然后提取构建预设人脸特征； 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值，然后计算该人的128D特征均值； 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值，计算欧氏距离，判定是否为同一张人脸；　　 人脸识别 / face recognition的说明： wikipedia 关于人脸识别系统 / face recognition system 的描述： they work by comparing selected facial featuresfrom given image with faces within a database. 本项目中就是比较 预设的人脸的特征和 摄像头实时获取到的人脸的特征； 核心就是提取128D人脸特征，然后计算摄像头人脸特征和预设的特征脸的欧式距离，进行比对； 效果如下（摄像头认出来我是default_person预设的人脸 / 另一个人不是预设人脸显示diff）： 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face recognition)

环境: Python 3.6.4 |Anaconda, Inc.| (default, Jan 16 2018, 10:22:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type " help " , " copyright " , " credits " or " license " for more information. 我确实装好了 >>> import face_recognition >>> 第一. 　　装VS,我装的2015版,千万要装VC++模块,否则装了也无法执行.mat文件 第二.　　 　　安装cmake,官网下载安装包：https://cmake.org/download/ ,注意位数. 第三. 　　安装boost,下载：http://www.boost.org/, ,下载到C:\local目录下 　　 　　VS2015开发人员命令提示，可以在这里编Boost,是一个CMD窗口.cd 进入进入之前下载的Boost目录，执行bootstrap.bat 　　再在命令中输入b2 install 　　3）利用b2编译库文件 　　 b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static 　　之前你cmake下载的64位这里写64