人脸识别算法

一．团队介绍 我们团队是由三个小伙伴组成的，虽然平时结队上课，吃饭，打水，游玩等等，但是结对开发，合作编写程序还是第一次，不免还是有点小紧张。大学三年时光让我们三只变得已经很熟悉，也有了相互适应，每一个人都有自己的性格和特长，希望我们可以充分发挥自己的特长，互相弥补，互相扶持，有一个更加精彩的团队合作。 团队成员： 张鹏宇，武于微，鲁鑫 成员介绍： 张鹏宇：有很活跃的逻辑性思维，编程能力很好，在结队开发中给团队项目带来很好的创造力和开发力，在团队中起领导作用 鲁鑫： 思维比较缜密，掌握并可灵活运用各种算法，在结对开发中对于团队项目有一个很好的规划设计，架构搭建，算法探讨运用 武于微：做事比较认真细心，对项目开发细节提出建设性意见和各模块代码的拼写，对软件的测试进行相关的检测和项目维护 博客园地址： 张鹏宇：http://home.cnblogs.com/u/fooreveryu/ 武于微：http://www.cnblogs.com/wuyw/ 鲁鑫：http://www.cnblogs.com/LUXIN123/ 二．团队项目 安卓手机人脸识别解锁 三．项目介绍 1.创意解决用户什么需求 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术

疫情当前，社区门防是小区防疫工作的重点。能否针对每位进出的居民，快速、准确地监测，在现阶段防疫过程中就显得尤为重要。据记者了解，当下多数小区门岗使用的手持点温仪测量有误差，工作效率也不高，且存在交叉感染等风险。为降低社工人员和保安的工作压力及感染风险，研发出了一套人脸识别体温快速筛查方案：人脸识别测温仪。 人脸识别测温仪结合了红外热成像体温快速筛检设备与动态人脸识别系统，能够精准监测体温。这款智能人脸识别测温仪凭借精准、高效、稳定的特质，成为各级政府、企业、社区、写字楼、学校、机场、地铁以及各大公共场所疫情防控的得力助手。 通过对人脸识别算法进行调整与升级，启动戴口罩场景下的人脸识别算法，人脸识别测温仪实现实时精准检测和识别戴口罩人脸，及时发现未戴口罩人员并不予通行;同时在人脸识别通道处部署热成像测温相机，对通行人员进行非接触式快速测温，可同时满足佩戴口罩场景下的身份核验、体温检测、闸机通行等业务需求。简而言之就是现在使用智能的人脸识别设备，佩戴口罩也能实现人员的刷脸及测温通行。希望通过人脸识别测温仪为社区安全构筑第一道防疫屏障。 人脸识别测温仪具有远距离、大面积、非接触、快速筛查体温等优点。密集人流可实现全自动无感通关。一旦发现体温异常者，仪器将自动显示并实时报警，这将大大提高筛查效率，及早发现高温疑似病例患者。中科逸视人脸识别测温仪的出现，让人体温度检测变得更加高效和准确

开发需求分析 功能：合理推荐学生找到合适的自习室，节省时间。 开发策略：通过后端处理数据，将之展现在前段搭建的平台上。 框架： 　　前端：html5 　　后端：OpenCV和C++ 基本架构 　　前段用于处理用户的输入以及需求信息，后端用于处理运算用户所需的结果 前端架构设计 一、功能 读入学生对于某教学楼的查询需求，并显示对应结果 二、页面构成 1.顶端是中国人民大学的logo，以及“教室资源管理系统”的字样。 2.中间是搜索框和搜索按钮 3. 下方左侧是选择指定教学楼的单选表单 ; 4. 下方右侧是显示搜索结果的表格 , 一列为教室编号 , 另一列为拥挤程度。 三、 页面设计 : 初步设计的页面如下图所示 , 之后会继续修改 : 后端架构设计： 后端人脸检测部分使用OpenCV和C++语言完成。它分为下面两个部分： （一）分类器的训练 建立一个含有大量图片的样本库，样本库中的图片分为包含人脸特征和不包含人脸特征两种。从样本库中将人脸和非人脸的haar-like特征提取出来，作为分类器训练过程的输入，然后使用Adaboost算法训练出一个级联的强分类器。该分类器就是一个对人脸和非人脸的判断器。 （二）人脸检测 若待检测的是视频或摄像头的录像，则从其中提取一帧进行图片预处理；若待检测的是图片，则直接进行图片预处理阶段。加载在上一步工作中训练得到的分类器，对截取的待识别图像进行检测

论文：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 0 摘要 FaceNet，直接把输入图像变成欧式空间中的特征向量，两个特征向量间的欧式距离就可以用来衡量两者之间的相似度。可以用在人脸验证、识别和聚类任务中。 本文提出了三元组的概念，构建anchor - matching sample -unmatching sample进行模型的训练。 FaceNet在LFW和YTF数据集上取得了很好的效果，远超当时的其他算法。 1 简介 本文提出的思想是，直接通过CNN学习一副输入人脸图像的欧式空间特征，那么两幅图像特征向量间的欧式距离越小，表示两幅图像是同一个人的可能性越大。一旦有了这个人脸图像特征提取模型，那么人脸验证就变成了两幅图像相似度和指定阈值比较的问题；人脸识别就变成了特征向量集的KNN分类问题；人脸聚类就可以通过对人脸特征集进行kmeans聚类完成。 前面的算法都是用已知身份的人脸图像集训练一个分类模型，然后取中间某个层的输出作为人脸的特征表示。这种方法的弊端是：不够直接和效率低下。不够直接是指希望学习的指定层的特征可以很好的泛化到未知人脸上，效率低是指一般学习的特征维度很高(大于1000维)。有的方法对提取的特征进行PCA降维处理，但这只是一个线性变换，可以通过一个网络层很简单的实现出来。

自从谷歌眼镜被推出以来，围绕人脸识别，出现了很多争议。我们相信，不管是不是通过智能眼镜，人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性。 为了帮助研究过程中探索人脸识别，我们列出以下人脸检测和识别API。希望有所帮助！ Face Recognition - 拉姆达实验室斯蒂芬弄的。示例代码和图形演示点击 http://api.lambdal.com/docs， 我们的API提供了面部识别，面部检测，眼睛定位，鼻子定位，嘴巴定位，和性别分类。如果您有任何疑问，只需发一封邮件到 s@lambdal.com 。 Face (Detection) - 计算机视觉面部识别和面部检测。这是一个完美的face.com替代品。目前，我们有一个免费的API进行人脸检测。 Animetrics Face Recognition - Animetrics的人脸识别API可用于图片中的人脸检测。面部特征或“地标”的信息被返回作为图象上的坐标。 Animetrics人脸识别也会在三维坐标轴上侦测并返回脸部位置信息。 Skybiometry Face Detection and Recognition 一个易于使用的人脸检测与识别的API。必须在您的SkyBiometry帐户中创建应用程序来使用它。（如果你还没有帐户，请先注册）。 ImageVision Face Detection -

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

目录 论文链接：Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection 代码 : https://github.com/ menoRashid/animal_human_kp 摘要: 1. Introduction 2. Related work 3. Approach 4. Experiments 5. Conclusion 论文作者及机构： 摘要: 我们提出了一种通过转换人脸面部信息从而定位动物面部特征关键点的方法。与其说是，直接训练网络将人脸关键点finetune到动物面部关键点（这种方法次优化，因为人脸和动物脸部看起来十分不同)， 我们建议通过修改动物和人脸形状的不同，从而使动物图像适应人脸检测预训练模型。 首先我们通过使用无监督形状匹配方法为每张输入的动物图像找到最相近的人脸图像。我们使用这些匹配项训练一个 warp网络用来warp每一张输入的动物面部使其更像人脸 。这个wrap网络然后和一个预训练后的人脸关键点检测网络用动物数据进行联合finetune 。 我们展示了马和羊脸关键点检测的最新结果，与简单的微调相比具有明显改善，尤其是在训练数据稀缺时。此外，我们提出了一个新的数据集具有3717具有马脸图像和面部关键点标注。 1. Introduction 面部关键点检测是面部对齐及注册重要的先决条件

由于疫情的影响，口罩检测已经成为各个程序员竞相开发的一种算法。 百度的人脸检测SDK使用的还不错，他们还把口罩检测也给开源了 我这里使用基于OPENCV的检测 一般的思路可能就是手机带有口罩和没有戴口罩的数据集进行训练，但是我暂时没有找到这些数据集，我就采用使用opencv原来带有的训练集先检测出人脸，然后再对人脸检测鼻子和嘴巴。但是由于opencv的检测鼻子和嘴巴的算法准确性不高，需要经过附加条件检测是不是真正的嘴巴和鼻子，如果在人脸中检测出了嘴巴和鼻子的话，那么没有戴口罩puttext no mask，否则就进行人脸识别 那么要进行人脸识别的话，需要采集本人的数据，然后在获取ORL的数据集一同训练。我这里获取了ORL提供的40个样本，每个样本里面有10个bmp格式的图像。 现在我们开始获取数据集，思路很简单，就是打开摄像头，对每一帧图像进行处理。对这每一帧图像识别出人脸，如果人脸的size为1，那么表示这就是你的人脸，然后把处理后的人脸保存起来。 为了拍摄多角度图像，需要每处理一次都需要等待，设置一个计数器，当经过十次的拍摄后，就退出程序 int makepicture ( ) { CascadeClassifier cascada ; cascada . load ( "E:/OPENCV/opencv/sources/data/haarcascades

随着深度学习方法的应用，人脸证件比对技术的识别率已经得到质的提升，目前我司的人脸认证比对识别率已经达到99%。人脸认证比对识别技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前我司的人脸认证比对识别技术已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域。 技术主要分为两部分： 第一部为前端人脸活体认证识别，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。 第二部为后台人脸认证比对识别，该环节通过在活体认证识别环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸活体认证识别技术可在移动端平台进行运算，提供android、ios平台SDK；由于人脸比对算法的运算量非常大，所以需部署在服务器端，目前支持windows、linux等主流平台。 通过人脸认证比对识别与活体认证识别技术，非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 来源： CSDN 作者： langzihuitou890 链接： https://blog.csdn.net/langzihuitou890/article/details/104480776

文章目录 1、opencv识别单张人脸 1.1、读取图片 1.2、识别人脸 1.2.1、下载人脸识别算法 1.2.2、人脸检测 2、opencv识别多张人脸 2.1、导入计算机视觉库opencv和人脸识别算法 2.2、读入并展示图片 2.3、图片灰色处理 2.4、检测人脸 2.5、画出人脸的范围 2.6、调节显示窗口大小 2.7、识别图像 1、opencv识别单张人脸 1.1、读取图片 读取展示图片通常分为三个部分： 1、读入图片 2、展示图片 3、完成后要释放资源 image = cv2 . imread ( './image.jpg' ) cv2 . namedWindow ( "camera" , 0 ) #设置图片手动调节大小 cv2 . imshow ( "camera" , image ) cv2 . waitKey ( 0 ) #设置任意键退出程序 cv2 . destroyAllWindows ( ) cv2.namedWindow("camera", 0) 用来手动调节图片窗口的大小 1.2、识别人脸 1.2.1、下载人脸识别算法 自己写人脸识别的算法是不可能的，但我们可以直接到github上下载大神写好的人脸识别算法。 人脸识别算法链接： https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades