人脸识别算法

本文来自 网易云社区 前言 基于文字的图片检索目前已经很成熟，但在很多情况下并不能满足用户的需求。比如，用户向在大街上看到别人拎了一个很漂亮的包包，也产生购买冲动，所以拍下了这个包包的照片，根据这幅照片找到这个包包的销售价格和商家。再比如，用户偶然看到一些不错的图片，想找到相同或相似的图片。再比如，人脸识别，通过图片获取该图片的内容信息。这些情况下，传统的图片搜索引擎无能为力。 一种基于图片内容的图片理解技术就非常必要了，图片理解引擎基本代表了图片检索和识别的主流技术。图片理解的目标是让计算机对图片内容进行准确完善的表述，目前这个目标还比较遥远，但是在其他方面图片理解已经有了较广泛的应用。目前图片理解引擎的主要应用场景有： 1 人脸理解； 2 商品或物体搜索。目前相似图片搜索引擎有： TinEye ， Google ， Baidu （百度识图）等等。商品图片搜索引擎有 Like （被 Google 收购）， Ebay ， Amazon ，淘淘搜等等。人脸理解方面代表的公司有 Google ， Facebook 等。可见，目前主流的互联网公司均在图片理解方面进行了大量的投入。这些下面主要介绍下我在针对这三个方面所做的工作进展情况，也欢迎感兴趣同学一起讨论。 涉及的技术简介 图片理解，通常要对图片进行特征提取，利用这些特征对图片内容进行描述

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时，经常会发现一些AI换脸的视频，于是我想，可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序。我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取，分析出图片具体特征，然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建。有一篇Github的文章讲得很详细，大家可以参考： https://github.com/Hironsan/BossSensor 。 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据，然后本片的话先用一些动漫人脸图片，向大家展示基本的opencv库的操作，以及用一些公共人脸数据进行简单的人脸识别技术学习。 1.OpenCV简介 　　OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，提供的有python接口，并实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 2.需要安装的包 　　本篇先安装Opencv和numpy，pandas等数据分析包即可，如果感觉麻烦的话，可以直接安装Anaconda科学包(数据分析，挖掘，机器学习库合集)，安装与不同编译器配置环境过程这里就不讲解了。 　　下载地址(官网太慢了，推荐下面的地址)： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/ 。python3.5以上的需要下载opencv_python

在0。3米~2。5米，+-10度的倾斜范围内之内，可以实现稳定地跟踪3个正面人脸，检测速度可以做到15FPS。对于多人脸的检测，考虑到实现的简便，目前是采用固定时间间隔的检测，因此当两个人先后进入检测窗口的时候，后进入的人脸会晚一点才去启动检测。当然，这一块的优化还要进一步去完善。由于时间因素，目前的效果客户已经基本满意了，毕竟是用纯软件在只有236M主频的嵌入式系统上实现的，没有增加任何硬件成本的！ 从最初的PC端仿真到最后的产品实现，真可谓经历了千辛万苦，令人高兴的是最后还是成功了，感觉收获很大！特别是对自己创新的能力和敢于独自冒险的精神有了新的认识，也欢迎同行批评指正！ -------------------------------------------------------------------------------- 本软件采用的算法在某ARM9处理器上，人脸检测与跟踪性能测试结果如下： 首次人脸识别速度：<2s (距离0.5m-2.5m，顺光） 动态跟踪速度：<0.5s (距离0.5m-2.5m，顺光) 识别距离:0.5m-2.5m 最多同时识别人脸个数：3个允许水平倾斜角度：0-30度 允许垂直倾斜角度：0-30度允许纵向倾斜角度：0-30度 外部光线方向：顺光带眼镜人脸识别： 支持亮度环境范围：EV5-EV16(同相机) ------------------

CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training 摘要 我们提出了一个变分生成对抗网络，一个包含了与生成对抗网络结合的变分子编码器，用于合成细粒度类别的图像，比如具体某个人的脸或者某个类别的目标。我们的方法构建一张图片作为概率模型中的一个标签成分和潜在属性。通过调整输入结果生成模型的细粒度类别标签，我们能够通过随机绘制潜在属性向量中的值来生成指定类别的图像。我们方法的创新点在于两个方面： 首先是我们提出了在判别器和分类器网络中使用交叉熵损失，对于生成器网络则使用平均差异目标函数。这种不对称损失函数能够使得训练出来的GAN网络更稳定。 其次是我们使用了encoder网络去学习潜在空间和真实图片空间中的关系，并使用成对的特性去保持生成图像的结构。 我们使用人脸、花和鸟的自然图片来训练，并说明了提出的模型有能力去生成有着细粒度类别标签的真实且不同的样本。我们进一步将展示我们的模型应用于其他任务的效果，如图像修复、高分辨率以及用于训练更好的人脸识别模型的数据增强。 1. Introduction 构建自然图像的有效的生成模型是计算机视觉中的主要问题。它目标是根据潜在的自然图像分布来调整一些潜在向量来生成不同的真实图片。因此，期望的生成模型是能够捕获钱在的数据分布。这可以说是一个很难的任务

API 接口文档: https://face-recognition.readthedocs.io 定位图片中所有人脸 1 import face_recognition 2 image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") 3 face_locations = face_recognition.face_locations(image) 4 #face_locations 以列表形式返回图片中的所有人脸 定位所有人脸 1 import face_recognition 2 from PIL import Image 3 4 image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg") 5 face_locations = face_recognition.face_locations(image) 6 #face_locations 以列表形式返回图片中的所有人脸 7 8 top, right, bottom, left = face_locations[0] 9 face_image = image[top:bottom, left:right] 10 pil_image = Image.fromarray(face_image) 11 pil_image

前言： 　　在6月底来到鹅厂实习，在这一个多月的时间内，主要将我之前研究的目标跟踪和人脸模型结合起来，完成一些人脸跟踪的应用。其中将之前研究的单目标跟踪（SOT, single object tracking）拓展到多目标跟踪（MOT, multi object tracking），针对人脸的应用引入人脸模型，形成针对人脸的多目标跟踪。 　　在这里还是学习到不少东西的：面向业务应用的算法开发；关注预研的过程；跨任务地思考；把控时间点。 整体和在实验室的感觉是差不多的，但是要比在实验室严肃一些，需要在一段时间内要有产出，不能说像在实验室一样，研究了半年，说没研究出来成果就过了。毕竟要有kpi的要求，要对自己要求严格一些。抛开心态来说，我反而觉得实验室要求还要更严一些：周报、每周的组会等等。在这里只要简单几句话的周报就可以了，但是这句话的周报含义和实验室是差很多的。 - -！ 　　言归正传，这篇博文主要总结我在这段时间调研过的内容和尝试过的一些应用。其实百度一下“人脸检测、人脸识别”等等关键词也会出现很多相关博文，但是这篇主要是我在这段时间的总结。 　　特别要感谢 https://github.com/corberan/video_clipper ，奠定了我实现的算法的基本流程，在我迷茫不知道如何完成任务的时候，提供了重要的思路。 主要内容： 　　1. dlib: 基于C+

智慧食堂成功采用人脸识别技术吸引了大众目光，赚足了眼球的同时也有很多人都在质疑，人脸识别技术应用到食堂后是否真的提升效率了？ 人脸识别消费机采用先进的人脸识别算法进行身份验证，具有识别速度快、识别准确度高、免接触、防盗刷、无损耗、系统扩展性好、无需维护投资一步到位等优点，是非常适合机关企事业内部食堂、学校食堂、医院食堂、银行食堂等管理使用的消费管理系统，实现科技化、便捷化的很好的选择。 目前人脸识别消费技术已经成熟的应用到食堂就餐流程中，越来越多的食堂已经开始引入智慧食堂的人脸识别技术，吃饭打卡时代逐渐会成为过去，刷脸消费的出现让食堂就餐者的就餐体验到运营者的盈利情况，都有了本质性的提升! 身份验证方式升级，再也不用排长队了。 “智慧食堂”解决方案应用便捷:无须刷卡，只要站在相机前即可自动识别，识别速度小于1秒，食堂刷脸取餐，整个过程仅需8秒，大大缓解就餐高峰排队压力，食堂就餐高峰的难题轻松得到了解决。 结算方式升级，手机支付更快速。 支付方式除支持刷卡结算，更支持移动支付(支付宝/微信)，强大快捷的支付功能帮助就餐者省去了排队结算的时间，从而使点餐效率平均提升31%，排队时间节省20%，综合好评率提升80%！同时配备后勤进销存管理系统，让管理者更加科学、有效地工作。 来源： https://www.cnblogs.com/ymmi/p/11368972.html

大数据文摘出品 编译： 李琳、橡树_Hiangsug 面部识别系统流行于九十年代早期，当时美国国防部希望发明一种可以发现偷渡边境的不法分子的识别技术，为此投入了大量研究。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。 2001年初，在坦帕（Tampa）举行的第35届超级碗(Super Bowl)比赛中，执法部门首次在公共场所使用面部识别技术，在数千名观众中搜寻罪犯和恐怖分子。不久之后，美国的其他敏感地区也安装了面部识别系统，以跟踪犯罪活动。 然而，美国政府的研究却表明，即使是最先进的面部识别系统在识别黑人时的错误率也要比识别白人时高出十倍。 即便是最先进的算法，在检测黑人时还是更容易出错 法国公司Idemia的面部识别算法被用于识别数以百万的人脸。 美国、澳大利亚和法国的警方都是这家公司的客户。 Idemia的软件被用于识别曾在美国海关和边境保护局留下负面记录的旅客。 2017年，一位FBI高层在向报告国会的报告中称扫描了三千多万人脸的Idemia技术对“保护美国人民的安全”大有帮助。 然而，Idemia的算法并不能总是公平清晰地对所有面部进行精准识别。 美国国家标准技术研究所（National Institute of Standards and Technolog, 简称NIST

在人工智能领域，人脸识别技术的应用规模在不断扩展、算法能力在不断提升，这使得简单的人脸对比评测已经很难区分不同算法能力之间的差距。随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量。 而基于这样的一个现状，引入智能访客机也是一个趋势。目前多地已经开始引入智能访客机、智能访客系统，以达到高效、安全管理小区楼宇。目前，市面上访客机的厂家琳琅满目，如何选择合适的访客机也是众多物业头痛的一件事。随着智能产业链快速发展，各个行业开始重视人脸识别的应用，并快速发展，在智能家居行业的应用尤为突出。 人民生活水平的提高带动了人脸识别技术的发展，智能家居开始成为城市建设的标配。人脸识别技术主要应用在安全出入口和通道的监视，以人脸识别智能锁和视频人脸智能分析系统等产品和解决方案体现出来。而今科技革新发生着显著的变化，人脸识别技术在生物识别技术中应用最为广泛，使用最为便捷，且具有超高的安防级别，发展前景一直被看好。人脸识别技术为时代科技前沿的技术，从生物识别发展市场看，中国人脸是识别技术在全球中属于领先位置，从事人脸识别行业的企业越来越多，各种人脸识别产品应用不断涌现，人脸识别技术目前正处于发烧阶段。人脸识别就如同爆发的小宇宙，开启了生物识别技术新的篇章。 非思丸认为应该关注访客机的功能，必须实现：

在人工智能领域，人脸识别技术的应用规模在不断扩展、算法能力在不断提升，这使得简单的人脸对比评测已经很难区分不同算法能力之间的差距。随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量。 而基于这样的一个现状，引入智能访客机也是一个趋势。目前多地已经开始引入智能访客机、智能访客系统，以达到高效、安全管理小区楼宇。目前，市面上访客机的厂家琳琅满目，如何选择合适的访客机也是众多物业头痛的一件事。随着智能产业链快速发展，各个行业开始重视人脸识别的应用，并快速发展，在智能家居行业的应用尤为突出。 人民生活水平的提高带动了人脸识别技术的发展，智能家居开始成为城市建设的标配。人脸识别技术主要应用在安全出入口和通道的监视，以人脸识别智能锁和视频人脸智能分析系统等产品和解决方案体现出来。而今科技革新发生着显著的变化，人脸识别技术在生物识别技术中应用最为广泛，使用最为便捷，且具有超高的安防级别，发展前景一直被看好。人脸识别技术为时代科技前沿的技术，从生物识别发展市场看，人脸识别就如同爆发的小宇宙，开启了生物识别技术新的篇章。 人脸识别发展的市场潜力是宽广的，在不久的将来，社保认证、景区验票、交通管理等领域都会出现人脸识别的身影，我们的城市将建设得更加美好。刷脸无疑会成为未来社会发展趋势