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  • 人脸检测算法
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    2020-09-30 12:39:37

    前言

    目前主流的人脸检测与人脸识别算法主要基于人工神经网络进行训练与检测,本文基于数字图像处理解析一个非人工神经网络的有趣人脸检测算法。图片与源码可以从下文获取或点击这里获取:积分下载材料点这里百度云下载材料点这里,提取码2333(可以的话积分下载支持一下呀)

    人脸检测结果

    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述

    算法详解

    该算法主要通过识别二值图像下的最大连通区域来检测人脸,定义二值图像中宽长比小于1.8的最大连通区域(mx)为人脸区域。再将P的左上角坐标作为识别框的左上角坐标,以mx在X轴的延伸长度作为识别框在X与Y的延伸长度,从而绘制出一个黄色2像素宽度的正方形识别框。框中的区域即为该算法所识别的人脸区域。

    源代码解析

    clear all  %清除工作台中所有参数与数据
    clc    %清除界面
    
    i=imread('5.jpg');         %读取所需预测的图像
    I=rgb2gray(i);             %将该图像转换为灰度图
    BW=im2bw(I);             %将灰度图像转换为二值图像
    figure(1);
    imshow(BW);
    
    %将背景最小化处理
    [n1, n2]=size(BW);
    r=floor(n1/10);  
    c=floor(n2/10);
    x1=1;x2=r;
    s=r*c;
    
    for i=1:10
        y1=1;y2=c;
        for j=1:10
            if(y2<=c || y2>=9*c) || (x1==1 || x2==r*10)
                loc=find(BW(x1:x2,y1:y2)==0);
                [o,p]=size(loc);
                pr=o*100/s;
                if pr<=100
                    BW(x1:x2,y1:y2)=0;
                    r1=x1;r2=x2;s1=y1;s2=y2;
                    pr1=0;
                end
                imshow(BW);
            end
            y1=y1+c;
            y2=y2+c;
        end
        x1=x1+r;
        x2=x2+c;
    end
    figure(2)
    subplot(1,2,1);
    imshow(BW)
    title('二值图像');
    
    L=bwlabel(BW,8);   %找到连通区域,定义为8连通
    BB=regionprops(L,'BoundingBox');%联通区用边界框框取包含连通区域的最小矩形
    BB1=struct2cell(BB);  %把结构体数组转换成元胞数组,每个元胞中含有4个数据
    BB2=cell2mat(BB1);   %将元胞展开为行数为一的矩阵,BB2中元素的个数为BB1的4倍
    
    [s1,s2]=size(BB2);
    mx=0;     %mx为最大连通区域,初值为0
    for k=3:4:s2-1    %k=3的取值为连通区域的X方向扩展长度,逐级加4,即遍历每个连通区域的X长度
        p=BB2(1,k)*BB2(1,k+1);  %p为连通区域的面积
        if p>mx && (BB2(1,k+1)/BB2(1,k))<1.8  %选区宽长比大于1.8的最大连通区域
            mx=p;
            j=k;
        end
    end
    
    subplot(1,2,2);
    title('人脸检测');
    imshow(I);
    hold on;
    rectangle('Position',[BB2(1,j-2),BB2(1,j-1),BB2(1,j),BB2(1,j)],'EdgeColor','y','LineWidth',2);
    %rectangle各参数为:起点坐标,颜色,宽度
    
    

    所调用函数解析

    imread(‘5.jpg’);
    读取图像

    rgb2gray(i)
    将该图像转换为灰度图,参数i为读取的图像

    im2bw(I)
    将灰度图像转换为二值图像,参数I为灰度图像

    floor(n);
    朝负无穷大方向取整,参数n为任意数,对于复数,分别对实部和虚部取整

    figure(1);
    定义绘制图像的名称

    imshow(I);
    绘制图像,参数I为图像名称

    subplot(m,n,p);
    将多个图画到一个平面上的工具。其中,m表示是图排成m行,n表示图排成n列,p表示图所在的位置,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置,p也可以为矩阵以表示其他行列

    bwlabel(BW,n)

    L=bwlabel(BW,n);
    定义一个与BW大小相同的L矩阵,其中n的值为4或8,表示定义4连通或8连通
    4连通:一个像素的上下左右4个方向有相邻的像素,则认为他们是连接的,这些像素的组成区域为4连通区域。
    8连通:一个像素的上下左右,上左上右下左下右8个方向有相邻的像素,则认为他们是连接的,这些像素的组成区域为8连通区域。
    例如:
    BW =
    1 1 1 0 0  1 1  0 0
    1 1 1 0 0  1 1  0 0
    1 1 1 0 1  1 1  1 0
    1 1 1 0 0  1 1  0 0
    0 0 0 0 0  1 1  0 0
    1 1 1 0 0  0 0  1 1
    1 1 1 0 0  0 0  1 1
    1 1 1 0 0  0 0  1 1
    1 1 1 1 1  0 0  1 1
    则L=bwlabel(BW,4)为(相同数字表示在同一个连通区域):
    L =
    1 1 1 0 0  2 2  0 0
    1 1 1 0 0  2 2  0 0
    1 1 1 0 2  2 2  2 0
    1 1 1 0 0  2 2  0 0
    0 0 0 0 0  2 2  0 0
    3 3 3 0 0  0 0  4 4
    3 3 3 0 0  0 0  4 4
    3 3 3 0 0  0 0  4 4
    3 3 3 3 3  0 0  4 4

    例如:
    L=bwlabel(BW,8)为(相同数字表示在同一个连通区域):
    L =
    1 1 1 0 0  2 2  0 0
    1 1 1 0 0  2 2  0 0
    1 1 1 0 2  2 2  2 0
    1 1 1 0 0  2 2  0 0
    0 0 0 0 0  2 2  0 0
    3 3 3 0 0  0 0  2 2
    3 3 3 0 0  0 0  2 2
    3 3 3 0 0  0 0  2 2
    3 3 3 3 3  0 0  2 2

    regionprops

    BB=regionprops(L,‘BoundingBox’);
    regionprops可以带有多种参数,BoundingBox表示为选区取包含连通区域的最小矩形
    返回的结果为【x,y,w,h】,其中x与y为该矩形的左上角坐标,w与h为x与y方向上的延伸长度即矩形的长与宽。此外,其他参数及意义为:
    Area:各区域像素总和
    Centroid: 各区域重心
    ConvexHull:包含该区域的最小凸多边形
    EquivDiameter:与该区域具有相同面积的圆的直径

    Image:与某区域具有相同大小的逻辑矩阵
    FilledImage:与某区域具有相同大小的填充逻辑矩阵
    FilledArea:填充区域图像中的on像素个数

    ConvexArea: 填充区域凸多边形图像中的on像素个数
    EulerNumber:几何拓扑中的一个拓扑不变量——欧拉数
    Extrema:八方向区域极值点’

    Solidity: 同时在区域和其最小凸多边形中的像素比例’
    Extent:同时在区域和其最小边界矩形中的像素比例
    PixelIdxList: 存储区域像素的索引下标
    PixelList: 存储上述索引对应的像素坐标

    BB1=struct2cell(BB);
    把结构体数组转换成元胞数组,每个元胞元胞的元素为【x,y,w,h】

    BB2=cell2mat(BB1);
    将元胞展开为行数为一的矩阵,BB2中元素的个数为BB1的4倍

    rectangle

    rectangle(‘Position’,[x,y,w,h],‘EdgeColor’,‘y’,‘LineWidth’,2)
    该函数为选取框绘制函数,【x,y,w,h】与上述参数含义相同
    EdgeColor为颜色参数
    LineWidth为边框线宽度参数
    ‘Curvature’,[1,1]表示x,y方向上的曲率都为1,即为圆弧
    Facecolor为内填充颜色参数
    等等

    总结

    这个算法虽然只是通过玩弄这些像素来实现人脸检测,精度有限,但是如果想要进行后续的人脸识别,这或许的一个减少手工标注数据集的好方法

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  • 在过去的几年里,人脸识别受到了广泛的关注,被认为是图像分析领域最有前途的应用之一。人脸检测可以考虑人脸识别操作的很大一部分。...人脸检测算法的主要目的是确定图像中是否有任何人脸。 近年来,在人脸识别

    在过去的几年里,人脸识别受到了广泛的关注,被认为是图像分析领域最有前途的应用之一。人脸检测可以考虑人脸识别操作的很大一部分。根据其强度将计算资源集中在持有人脸的图像部分。图片中的人脸检测方法很复杂,因为人脸存在可变性,例如姿势、表情、位置和方向、肤色、眼镜或面部毛发的存在、相机增益的差异、照明条件和图像分辨率。

    物体检测是计算机技术中的一种,它与图像处理和计算机视觉相联系,它与人脸、建筑物、树木、汽车等物体的检测实例相互作用。人脸检测算法的主要目的是确定图像中是否有任何人脸。

    为什么人脸检测识别越来越普及了?其背后的技术是什么?

    近年来,在人脸识别和人脸检测领域提出了很多研究工作,以使其更加先进和准确,但是当 Viola-Jones 推出实时人脸检测器时,它在该领域掀起了一场革命,即能够实时、高精度地检测人脸。

    人脸检测是人脸识别的第一步,也是必不可少的一步,用于检测图像中的人脸。它是物体检测的一部分,可用于许多领域,如安防、生物识别、执法、娱乐、人身安全等。

    它用于实时检测人脸,以对人或物体进行监视和跟踪。它广泛用于相机中,以识别 Ex-Mobile 相机和 DSLR 框架中的多个外观。 Facebook 也在使用人脸检测算法来检测图像中的人脸并进行识别。

    本文适用于在计算机视觉或 AI 领域的初学者,希望了解什么是人脸检测、其类型及其工作原理来。

    为什么人脸检测识别越来越普及了?其背后的技术是什么?

    人脸检测方法

    Yan、Kriegman 和 Ahuja 提出了人脸检测方法的分类。 这些方法分为四类,人脸检测算法可以属于两组或更多组。 这些类别如下:

    1.基于知识

    基于知识的方法依赖于规则集,它基于人类知识来检测人脸。一张脸必须有一个鼻子、眼睛和嘴巴,它们彼此之间一定的距离和位置。这些方法的一个大问题是难以建立一套合适的规则。如果规则太笼统或太详细,可能会有很多误报。仅此方法是不够的,无法在多张图像中找到许多人脸。

    2.基于特征

    基于特征的方法是通过提取人脸的结构特征来定位人脸。它首先作为分类器进行训练,然后用于区分面部和非面部区域。这个想法是为了克服我们对面孔的本能知识的限制。这种方法分为几个步骤,甚至有很多人脸的照片,他们报告的成功率为 94%。

    3.模板匹配

    模板匹配方法使用预定义或参数化的人脸模板,通过模板和输入图像之间的相关性来定位或检测人脸。例如,人脸可以分为眼睛、面部轮廓、鼻子和嘴巴。此外,可以仅通过使用边缘检测方法通过边缘构建人脸模型。这种方法实现起来很简单,但是对于人脸检测来说是不够的。然而,已经提出了可变形模板来处理这些问题。

    4.基于外观

    基于外观的方法依赖于一组委托训练人脸图像来找出人脸模型。 基于外观的方法优于其他性能方法。 一般来说,基于外观的方法依赖于统计分析和机器学习的技术来寻找人脸图像的相关特征。 这种方法也用于人脸识别的特征提取。

    为什么人脸检测识别越来越普及了?其背后的技术是什么?

    基于外观的模型进一步分为用于人脸检测的子方法,如下所示:

    • 基于特征脸

    用于人脸识别的基于特征脸的算法,它是一种使用主成分分析有效地表示人脸的方法。

    • 基于分布

    PCA 和 Fisher 判别式等算法可用于定义表示面部模式的子空间。有一个经过训练的分类器,它可以从背景图像模式中正确识别目标模式类的实例。

    • 神经网络

    神经网络已经成功解决了许多检测问题,如物体检测、人脸检测、情感检测和人脸识别等。

    • 支持向量机

    支持向量机是线性分类器,可最大化决策超平面和训练集中示例之间的余量。首先将此分类器应用于人脸检测。

    • Winnows 的稀疏网络

    他们定义了一个由两个线性单元或目标节点组成的稀疏网络;一个代表面部图案,另一个代表非面部图案。它耗时少,效率高。

    • 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifiers)

    通过计算训练图像上一系列模式的出现频率来计算一张脸出现在图片中的概率。分类器捕获面部局部外观和位置的联合统计数据。

    • 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)

    模型的状态是面部特征,通常被描述为像素条。 HMM 通常与其他方法一起使用来构建检测算法。

    为什么人脸检测识别越来越普及了?其背后的技术是什么?

    • 信息理论方法(Information Theoretical Approach)

    马尔可夫随机场 (MRF) 可用于面部图案和相关特征。 马尔可夫过程使用 Kullback-Leibler 散度最大化类之间的区分。 因此该方法可用于人脸检测。

    • 归纳学习(Inductive Learning)

    这种方法已被用于检测人脸。 Quinlan 的 C4.5 或 Mitchell 的 FIND-S 等算法用于此目的。

    人脸检测的工作原理

    检测人脸的技术有很多,借助这些技术,我们可以更准确地识别人脸。 这些技术具有几乎相同的人脸检测程序,例如 OpenCV、神经网络、Matlab 等。人脸检测的工作原理是检测图像中的多个人脸。 这里我们使用 OpenCV 进行人脸检测,并且有一些人脸检测操作的步骤,如下所示:

    1)首先,通过提供图像的位置来导入图像。 然后将图片从RGB转换为灰度,因为在灰度中很容易检测人脸。

    2)之后,使用图像处理,其中根据需要对图像进行调整大小、裁剪、模糊和锐化。

    3)下一步是图像分割,用于轮廓检测或分割单个图像中的多个对象,以便分类器可以快速检测到图片中的对象和人脸。

    4)下一步是使用 Haar-Like 特征算法,该算法由 Voila 和 Jones 提出用于人脸检测。该算法用于查找帧或图像中人脸的位置。所有的人脸都具有人脸的一些普遍特性,例如眼睛区域比其相邻像素更暗,鼻子区域比眼睛区域更亮。

    haar-like算法也用于对图像中的物体进行特征选择或特征提取,借助边缘检测、线检测、中心检测来检测图片中的眼睛、鼻子、嘴巴等。 它用于选择图像中的基本特征并提取这些特征进行人脸检测。

    为什么人脸检测识别越来越普及了?其背后的技术是什么?

    5)下一步是给出x、y、w、h的坐标,这在图片中形成一个矩形框来显示人脸的位置,或者我们可以说是显示图像中的感兴趣区域。之后,它可以在检测到人脸的感兴趣区域中制作一个矩形框。 还有许多其他检测技术一起用于检测,例如微笑检测、眼睛检测、眨眼检测等。

    如何实时运行人脸检测器(基于网络摄像头)

    运行代码的要求 - Python、OpenCV、网络摄像头、Numpy。

    #import libraries
    import cv2
    import numpy as np
    #import classifier for face and eye detection
    face_classifier = cv2.CascadeClassifier(‘Haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’)
    # Import Classifier for Face and Eye Detection
    face_classifier = cv2.CascadeClassifier(‘Haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’)
    eye_classifier = cv2.CascadeClassifier (‘Haarcascades/haarcascade_eye.xml’)
    def face_detector (img, size=0.5):
    # Convert Image to Grayscale
    gray = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_classifier.detectMultiScale (gray, 1.3, 5)
    If faces is ():
    return img
    # Given coordinates to detect face and eyes location from ROI
    for (x, y, w, h) in faces
    x = x — 100
    w = w + 100
    y = y — 100
    h = h + 100
    cv2.rectangle (img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    roi_gray = gray[y: y+h, x: x+w]
    roi_color = img[y: y+h, x: x+w]
    eyes = eye_classifier.detectMultiScale (roi_gray)
    for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
    cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,0,255),2)
    roi_color = cv2.flip (roi_color, 1)
    return roi_color
    # Webcam setup for Face Detection
    cap = cv2.VideoCapture (0)
    while True:
    ret, frame = cap.read ()
    cv2.imshow (‘Our Face Extractor’, face_detector (frame))
    if cv2.waitKey (1) == 13: #13 is the Enter Key
    break
    # When everything done, release the capture
    cap.release ()
    cv2.destroyAllWindows ()

    人脸检测可用于生物特征识别,通常做为人脸识别系统的一部分。人脸检测也可以用于视频监控、人机交互和图像数据库管理。一些最新的数码相机使用人脸检测来自动对焦。

    为什么人脸检测识别越来越普及了?其背后的技术是什么?

    人脸识别技术是人工智能领域的关键技术,在智能视频监控场景具有十分广泛的应用前景。

    在安防监控中,人脸识别也意义重大,比如公众场所(地铁站、车站、街道、酒店等)的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。基于公众场所的安防监控摄像头,通过抓拍人脸并将结果上传公安部网络,与嫌疑犯人脸进行比对,协助公安人员的执法工作。TSINGSEE青犀视频也将以AI智能检测与识别技术为核心,持续研发多场景下的智能业务系统及平台,向AI领域深耕,比如EasyCVR,具有AI人脸检测、人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力,已经落地多个项目,如景区的行人检测、客流分析等场景中。

    展开全文
  • jviolajones(人脸检测算法)
  • 人脸识别做了简单介绍,对FPGA实现做了基本分析,以及实现消耗资源介绍。
  • 10种轻量级人脸检测算法的比拼

    千次阅读 2021-12-30 00:14:50
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    计算机视觉研究院专栏

    作者:Edison_G

    最近在微信公众号里看到轻量级人脸检测算法大盘点的文章,里面还提供了github源码地址,我就把它们逐个下载到本地机器上,调试通过运行。

    04ae2c4b55506ccdd1780bc231f356ab.png

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    304caa16131e93a39b5ab731a24387d4.png

    1) Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector,程序里简写为ultraface
    2) LFFD:A Light and Fast Face Detector for Edge Devices,程序里简写为lffdface
    3) CenterFace, 程序里简写为centerface
    4) DBFace, 程序里简写位dbface
    5) RetinaFace, 程序里简写为retinaface
    6) MTCNN, 程序里简写为mtcnn
    7) SSD, 程序里简写为ssdface
    8) facebox,程序里简写为facebox
    9) yoloface,程序里简写为yoloface
    10) 于仕琪老师提出的libfacedetection, 程序里简称为libface

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    d6eaf4081f79064352af2c2482758f31.png

    748646d449249f1f917714bdc24ec88d.png

    第2幅图片的检测结果和运行耗时统计直方图如下:

    ef4a6521a2ea9cbcd98a130dd5fc67e2.png

    caede33933b76894aefb4ef4361222f8.png

    57bbca202b5349e81de923eae8727ee6.png

    62a7e8a22f7b29b3e641eb0a0cf086e8.png

    bdbe79e6f1455ee6c151031f06b1eddb.png

    © The Ending

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    0. 概述

    MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks,多任务卷积神经网络),是2016年由Kaipeng Zhang、Zhanpeng Zhang等提出的一种多任务人脸检测模型,该模型使用3个CNN级联算法结构,将人脸检测和人脸特征点提取同时完成。

    原论文中被引用了无数次的算法示意图如下:

    由上图可知,MTCNN整个流程结构中,首先会按照不同的缩放因子(resize_factor),将图像缩放成不同大小的size,形成图像的特征金字塔。接下来,是三个级联的CNN网络结构组成的三个阶段。在第一阶段,通过浅CNN(Proposal Network, P-Net)快速生成候选窗口;然后,通过更复杂的CNN(Refinement Network, R-Net)来过滤大量非人脸窗口;最后,通过更强大的CNN(Output Network, O-Net)再次优化结果,并输出5个面部关键点位置。

    下面就来分别介绍这三个网络。

    1. P-Net

    P-Net的网络结构如下图所示:

    第一阶段,使用称为Proposal Network(P-Net)的全卷积网络来获取候选人脸窗及其边界框的回归向量,然后利用估计的边界框回归向量校准候选框,最后,采用非极大值抑制(non-maximum suppression, NMS)对高度重合的候选框进行合并。

    P-Net的输入是12x12的图像。这些训练样本可以通过滑动窗口或随机采样方法获取,训练样本分为三种,分别是正样本、负样本和中间样本。这些样本的划分使用候选区域和ground truth的IoU (Intersection over Union) 进行衡量,其中,大于0.65的为正样本,小于0.3的为负样本,介于0.4和0.65之间的为中间样本。 (网络上其他资料有将小于0.4的作为负样本,本文引用原论文的数据0.3)     

    输入数据被resize成12x12大小并转换成12x12x3的格式,然后通过10个3x3x3的卷积核,3x3的Max Pooliing (stride=2),生成10个5x5的特征图;这些特征图再经过16个3x3x10的卷积核,生成16个3x3的特征图;接下来再经过32个3x3x16的卷积核,生成32个1x1的特征图;最后,针对这32个1x1的特征图,分为三个分支:(1) 经过2个1x1x32的卷积核,生成2个1x1的特征图用于分类;(2) 经过4个1x1x32的卷积核,生成4个1x1的特征图用于回归框判断;(3) 经过10个1x1x32的卷积核,生成10个1x1的特征图用于人脸关键点判断。

    2. R-Net

     R-Net的网络结构如下图所示:

    从P-Net输出的所有候选对象都被输入到另一个CNN,称为Refinement Network (R-Net),该网络会进一步过滤大量虚假候选对象,以及利用边界框回归进行校准、使用NMS合并候选框。

    该层输入图像大小为24x24,前面两层卷积过程与P-Net相似,不再重复。第三层卷积,对第二层卷积输出的48个4x4的特征图用64个2x2x48的卷积生成64个3x3的特征图之后,将这些特征图转换为128的全连接层,接下来,仍然是三个分支:(1) 用大小为2的全连接层进行分类;(2) 用大小为4的全连接层进行bounding box的位置回归;(3) 用大小为10的全连接层进行人脸轮廓关键点检测。

    3. O-Net

     O-Net网络结构如下图所示:

    该阶段与第二阶段R-Net相似,但网络结构更复杂了一些。但该阶段的目的是使用更多细节描述人脸,尤其是会输出5个人脸关键点(Facial Landmarks)。

    4. 完整流程

    综合以上介绍,整个mtcnn的完整流程如下:

    因为暂时只关注网络结构及模型应用,暂时不关注训练过程,所以训练的内容基本没太介绍。

    今天就分享这么多,回头再上代码。

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