人脸检测

文章目录 深度学习-图像识别 人脸定位 手工提取特征的图像分类 识图认物 传统分类系统的特征提取 计算机眼中的图像 什么是图像特征？ 卷积运算 利用卷积提取图像特征 基于神经网络的图像分类 传统图像分类系统和深度神经网络 深度神经网络的架构 卷积层 池化层 全连接层 归一化指数层 非线性激活层 Sigmoid函数 双曲正切函数 ReLU函数 深度神经网络的训练 反向传播算法 图像分类应用——人脸识别 人脸识别的流程 人脸识别应用场景 小结 深度学习-图像识别 人脸定位   相信你们外出游玩的时候，都不会带上你的牛逼plus诺基亚手机出门，而是带上你的智能手机给自己美美的拍上一张。当你用手机镜头对准人脸的时候，都会出现一个矩形框，如下图所示（前方高能），那么这个技术是怎么做到的呢？   相机中的人脸定位技术用的是二分类技术。该技术流程如下图所示。   如上图所示，相机首先会将照片分割成一块块的图像块，一张照片往往会有成千上万的图像块被切割出来。   然后每一个图像块都会经过人脸分类器去判别是否是人脸。人脸分类器是预先训练好的分类器，类似于我们之前讲的手写数字识别应用程序中的支持向量机分类器。如果人脸分类器预测该图像块为人脸，相机则会在这个图像块中显示出框的位置。   在人脸定位中，为了解决由于手机离人的距离不同，导致手机上显示的人脸大小不一致的问题。手机在切割图像的时候

Android中文API最新中文版 http://www.eoeandroid.com/thread-58597-1-1.html =============帖子正文======================= 通过两个主要的API，Android提供了一个直接在位图上进行脸部检测的方法，这两个API分别是 android.media.FaceDetector和android.media.FaceDetector.Face，已经包含在Android官方API中。本教程来自 Developer网站 ，向大家介绍了这些API，同时提供教程中实例 代码下载 。 所谓人脸检测就是指从一副图片或者一帧视频中标定出所有人脸的位置和尺寸。人脸检测是人脸识别系统中的一个重要环节，也可以独立应用于视频监控。在数字媒体日益普及的今天，利用人脸检测技术还可以帮助我们从海量图片数据中快速筛选出包含人脸的图片。 在目前的数码相机中，人脸检测可以用来完成自动对焦，即“脸部对焦”。“脸部对焦”是在自动曝光和自动对焦发明后，二十年来最重要的一次摄影技术革新。家用数码相机，占绝大多数的照片是以人为拍摄主体的，这就要求相机的自动曝光和对焦以人物为基准。 构建一个人脸检测的Android Activity 你可以构建一个通用的Android Activity，我们扩展了基类ImageView

帮一个创业的小伙伴转的他们自己开源的一个人脸戴口罩检测模型，效果还不错，支持一下，嘿嘿！ 原文链接在此 近一个月来，新冠肺炎疫情牵动着全国人民的心，一线医护工作者在最前线抗击疫情的同时，我们也可以看到很多科技行业和人工智能领域的从业者，也在贡献着他们的力量。近些天来，旷视、商汤、海康、百度都多家科技公司研发出了带有AI人脸检测算法的红外测温、口罩佩戴检测等设备，依图、阿里也研发出了通过深度学习来自动诊断新冠肺炎的医疗算法。可以说，各行各业的从业者都在为早日战胜这场疫情贡献着力量。 作为互联网+AI领域的创业团队，我们决定开源我们整理的口罩检测数据集和训练好的模型（提供keras版本和caffe版本）、代码，另外，我们也将模型转为了TensorFlow.js支持的格式，部署到了我们的网站aizoo.com上，方便大家在浏览器里面体验。 在文章末尾，有我们开源的所有资料的链接，如果您不想看文章内容，可以直接滑到文章底部查看资料链接。 首先，让我们先看一个效果视频。 视频没法转，有兴趣的小伙伴去看原文吧 视频中红色是未戴口罩，绿色是佩戴了口罩。可以看到，如果是双手捂住了嘴巴多半部分，模型会认为是未戴口罩（关于这一点，下文会有讨论）。 下面，我们将从模型结构、数据和TensorFlow.js部署三大方面介绍本项目。好了，废话不多说了，Let’s go~ 一. 模型介绍 在深度学习时代之前

文章目录 人脸识别技术活体检测技术 动作配合式活体检测 在线图片的活体检测 H5视频活体检测 离线近红外活体检测 离线3D结构光活体检测 离线RGB活体检测 人脸识别技术活体检测技术 动作配合式活体检测 根据指定的动作要求，用户需配合完成，通过实时检测用户的眼睛、嘴巴、头部姿态等动作状态来判断是否是活体。一般需要预设动作及检测顺序，此方式为为非静默检测。 在线图片的活体检测 此方式是为了防止屏幕二次翻拍等作弊行为，一般是基于人像的破绽，例如摩尔纹和成像畸形来判断目标对象是否为活体，但是效果不好，ps软件可以消除摩尔纹。 H5视频活体检测 用户上传一个现场录制的视频，录制时读出随机分配的语音校验码，然后分析这个视频的人脸信息和语音检验码是否匹配。 离线近红外活体检测 此种方式属于静默检测，利用近红外成像原理，实现夜间或者自然光条件下的活体判断，可以实现高鲁棒性的活体判断，目前主流是光流法判断，活体的光流特征显示为不规则的向量特征，照片等二维的光流特征是有序的向量特征，基于此判断活体。 离线3D结构光活体检测 基于3D机构光成像原理，通过人脸表面反射光线构建深度图像，判断目标是否为活体。 离线RGB活体检测 这个是在线活体图片的离线版本。 来源： CSDN 作者： ylzhusky 链接： https://blog.csdn.net/zeroctu/article/details

随着人脸识别、人脸解锁等技术在金融、门禁、考勤、人证合一等日常生活中的广泛应用，人脸防伪/活体检测（Face Anti-Spoofing）技术在近年来得到了越来越多的关注。 简单来说，活体检测就是要识别出成像设备（摄像头、手机等）上检测到的人脸图像是来自真实的人脸，还是某种形式的攻击或伪装。这些攻击形式主要包括照片（包括纸质照片和手机、平板等电子设备上的照片）攻击、视频回放攻击、面具攻击等。 活体检测包括普通彩色（RGB）摄像头上的检测，也包括红外摄像头、三维深度摄像头上的检测。后面两种相对容易实现，这里主要讨论普通RGB摄像头上的活体检测。 以前的动作活体检测的方式具有很高的安全性，但要求用户配合做几个动作，因此体验不好。现在的活体检测不需要用户动作配合，被称作静默活体检测。 此外，活体检测要求实时完成，在不超过1秒，最好在300毫秒内完成识别。 现在主流的活体识别算法基本可以分为两种类型。第一个类型使用特定的某种物理特征，或多种物理特征的融合，通过深度学习方面的训练分类器，来区分是活体，还是攻击（或者是哪种形式的攻击）。另一个方式是使用卷积神经网络（CNN）的方法，直接在RGB图像（或者转换到其它色度空间）上使用深度神经网络来提取特征，最后通过分类器来区分是活体还是非活体。为了提取时间上多帧而不是单帧的信息，也可以结合使用RNN的方法。CNN的方法能达到很好的效果

一、MTCNN的原理 　　搭建人脸识别系统的第一步是 人脸检测 ，也就是在图片中找到人脸的位置。在这个过程中，系统的输入是一张可能含有人脸的图片，输出是人脸位置的矩形框，如下图所示。一般来说，人脸检测应该可以正确检测出图片中存在的所有人脸，不能用遗漏，也不能有错检。　　 　　　 　　获得包含人脸的矩形框后，第二步要做的就是 人脸对齐（Face Alignment） 。原始图片中人脸的姿态、位置可能较大的区别，为了之后统一处理，要把人脸“摆正”。为此，需要检测人脸中的 关键点（Landmark） ，如眼睛的位置、鼻子的位置、嘴巴的位置、脸的轮廓点等。根据这些关键点可以使用 仿射变换 将人脸统一校准，以尽量消除姿势不同带来的误差，人脸对齐的过程如下图所示。 　　　 　　这里介绍一种基于深度卷积神经网络的人脸检测和人脸对齐方法----MTCNN，它是基于卷积神经网络的一种高精度的实时人脸检测和对齐技术。MT是英文单词Multi-task的缩写，意思就是这种方法可以同时完成人脸检测的人脸对齐两项任务。相比于传统方法，MTCNN的性能更好，可以更精确的定位人脸，此外，MTCNN也可以做到实时的检测。 　　MTCNN由三个神经网络组成，分别是 P-Net、R-Net、O-Net 。在使用这些网络之前，首先要将原始图片缩放到不同尺度，形成一个“图像金字塔”，如下图所示。 　　　 　

整理一下看过的图像识别的文章（人脸、车牌、验证码） 整理一下看过的图像识别的文章（人脸、车牌、验证码） 图像识别最近大热，尤其是人脸识别，BAT先后发力，这方面的研究论文真可谓是层出不穷，这里整理下本人最近看到的一些不错的，与大家一起学习~ 科普入门： 先上两篇科普性的文章，介绍图像识别、人脸识别技术和应用前景。 《 「人脸识别」很火，但你不知道的还有很多 》 本文从Facebook、Google、BAT等各大互联网巨头的人脸识别应用领域的角度，介绍了人脸识别的应用现状。 《 从How-Old.net到TwinsOrNot.net，看人脸识别技术是怎么 high 起来的 》 以前一阵玩疯了的How-Old.net为例简单介绍了人脸识别的过程、技术要点，一篇不错的技术科普文。 算法框架： 《 深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架 及其在图像识别的应用 》 这篇文章来自于腾讯深度学习平台，分享了他们Deep CNNs的单机多GPU模型应用在图像识别上的经验教训，有深度。 《 CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现） 》 本文偏向于实战，对到上手操作阶段的同学来说很有借鉴意义。优势就是代码！代码！代码！ 《 人脸识别技术——Face Detection & Alignment 》 这里介绍一种MSRA在14年的最新技术： Joint Cascade Face