Mtcnn进行人脸剪裁和对齐 from scipy import misc import tensorflow as tf import detect_face import cv2 # import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # import scipy.misc # %pylab inline fin = 'D:\data\male' fout = 'D:\data\\rain\male' minsize…

from scipy import misc import tensorflow as tf import detect_face import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # %pylab inline minsize = 20 # minimum size of face threshold = [0.6, 0.7, 0.7] # three steps's threshold factor = 0.709 # scale factor margi…

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…

MTCNN(Multi-task CNN) MTCNN难点 WIDER FACE等数据集为我们提供的图片并不是MTCNN支持的训练样本, 需要通过几个脚本将其转为MTCNN可以接受的数据集, 这些脚本在github中可以找到; 为了增加数据读取的效率, 将数据转为tfrecord格式 制作PNet需要的pos, neg, part数据 数据来源: WIDER FACE和Cascade Bounding Box的数据由WIDER FACE提供, 因为WIDER FACE没有关键点的数据 Landm…

搭建人脸库 选择的方式是从百度下载明星照片 照片下载,downloadImageByBaidu.py # coding=utf-8 """ 爬取百度图片的高清原图 """ import re import sys import urllib import os import requests def get_onepage_urls(onepageurl): if not onepageurl: print('执行结束') return [],…

FaceNet算法-理论学习篇 @WP20190228 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目 录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.LFW数据集简介 二.FaceNet算法简介 FaceNet算法=MTCNN模型+FaceNet模型 三.FaceNet算法理论 3.1 MTCNN人脸检测与对齐模型 3.2 FaceNet人脸比对模型 四.FaceNet的基本使用 4.1 FaceNet环境安装 4.2 使用1-评估预训练模型的准确率 4.2.1 处理数据集(对齐数据集) 4.2.2 解压下载已训练模型 4.…

Pre-trained models Model name LFW accuracy Training dataset Architecture 20180408-102900 0.9905 CASIA-WebFace Inception ResNet v1 20180402-114759 0.9965 VGGFace2 Inception ResNet v1 Model name LFW accuracy Training dataset Architecture 20170511-18525…

前言 最近在做人脸比对的工作,需要用到人脸关键点检测的算法,比较成熟和通用的一种算法是 MTCNN,可以同时进行人脸框选和关键点检测,对于每张脸输出 5 个关键点,可以用来进行人脸对齐. 问题 刚开始准备对齐人脸图片用于训练人脸比对算法,是使用官方版本的 MTCNN,该版本是基于 Caffe 的 Matlab 接口的,跑起来很慢,差不多要一秒钟一张图片,处理完几万张图片一天就过去了,好在效果不错. 训练完人脸特征提取的网络以后,想要部署整个人脸比对算法,需要进行人脸检测和对齐.用于工业生产,那个…

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch…

引自:http://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/55271815 人脸检测 早已比较成熟,传统的基于HOG+线性分类器 的方案检测效果已经相当不错,我们也不再过多讨论,本节重点讨论人脸特征点对齐,特征点对齐主要应用在确定关键点的位置上,并进一步用于人脸姿态或状态的判断(用在辅助驾驶.疲劳检测.AR等). 下面介绍常用的人脸对齐算法: • ASM ASM(Active Shape Model)是指主观形状模型,即通过形状模型 对 目标物体进行抽…

因为这两篇论文感觉内容较短,故而合并到一个博文中. Multi-view face detection 本文来自<Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks>的解读.时间线是2015年4月. 本文考虑的是多角度的人脸检测问题.在当前已经有很多这方面的工作,而当前最好的方法都需要对人脸关键点进行标注,如TSM,或者需要对人脸姿态进行标注,同时还需要训练十几个模型,从而能够在所有方向上抓取所有的人脸,例如He…

目录 0.论文连接 1.前言 2.论文Abstract翻译 3.论文的主要贡献 4.4 训练 5 模型性能分析 5.1 关于在线挖掘困难样本的性能 5.2 将人脸检测与对齐联合的性能 5.3 人脸检测的效果 6 代码阅读[待更新] 7 感悟&&心得 @ 0.论文连接 点击打开 1.前言 MTCNN是一篇关于人脸检测算法效果很不错的论文,落地效果也很好,据我所知有不少公司在用这个算法做人脸检测. 2.论文Abstract翻译 在无约束环境下,人脸的检测与对齐对于不同的姿势,灯光和遮挡是非常有…

相关论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 概论 用于人脸检测和对齐. 本文提出的unified cascaded CNNs by multi-task learning,包含三个阶段: 1) 利用一个浅层的CNN快速产生候选窗口 2) 利用一个更复杂的CNN排除掉大量非人脸窗口 3) 利用一个更强大的CNN进一步改善结果,并输出人脸关键点位置. 本文的贡献: 1…

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接…

找到一个总结很好的blog. 具体训练的过程会在后续的随笔中给出. 转载自: https://blog.csdn.net/lff1208/article/details/77328357 以下是内容: 论文链接: https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/, 本文是根据自己的理解翻译的如有错误,还请见谅,评论提出,立马修改. 摘要:由于姿势.光照或遮挡等原因,在非强迫环境下的人脸识别和对齐是一项具有挑战性的问题.最近的研…

一.简介 人脸识别已经成为计算机视觉领域中最热门的应用之一,其中,人脸信息处理的第一个环节便是人脸检测和人脸跟踪.人脸检测是指在输入的图像中确定所有人脸的位置.大小和姿势的过程.人脸跟踪是指在图像序列中确定各帧间人脸的对应关系的过程,即确定每个人脸的运动轨迹及其大小变化的过程. 人脸跟踪最初的应用源于人类识别.人脸识别是指将输入的人脸图像与已知人脸库中的模型进行比较,以确定是否存在相匹配的人脸.随着近几年信息化进程日益加快,安全认证系列应用的涌现,这使得高度自动化的人脸识别系统的研究成为一个热点…

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 使用多任务级联卷积网络连接人脸检测和对齐 摘要-因为可能有着多种姿势.照明和遮挡(various poses, illuminations and occlusions),在非限制环境下的人脸检测和对齐是很有挑战性的.目前的研究显示了深度学习方法能够在这两个任务上获得优异的性能.在该论文中,我们提出了一个深度级联多任务框架,用来探…

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A…

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac…

人脸识别,大致可以分为以下四个步骤: 人脸检测:从图片中准确定位到人脸,并以矩形框将其裁剪出来: 人脸矫正(对齐): 检测到的人脸,可能角度不是很正,需要使其对齐,比如旋转,缩放: 特征提取:对矫正后的人脸进行特征提取,现在做法通常都是基于一个CNN模型: 人脸比对:对两张人脸图像提取的特征向量进行对比,计算相似度. 上述第一步,目前主流的做法都来自如Faster RCNN或者SSD等通用目标检测的一些改进网络,大致可以直接将人脸检测就看成特定目标的检测:这里主要介绍人脸校正部分,且介绍其中一种…

本文来自<A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition>,时间线为2016年.采用的loss是Center loss. 0 引言 通常使用CNN进行特征学习和标签预测的架构,都是将输入数据映射到深度特征(最后一层隐藏层的输出),然后到预测的标签,如图1. 在通用目标,场景和动作识别中,预测的样本归属的类别也处在训练集中,这被称为"闭集识别".因此,预测的标签能表示模型的性能,且sof…

本文来自<MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices>,时间线为2018年4月.是北京交通大学和握奇数据公司的作品. 人脸发展至今,效果相比传统方法有了很大的提升,然而受限于机器资源和实时性部署等需求,需要考虑诸如MobileNet等网络的使用. 0 引言 在越来越多的手机和嵌入式设备上,人脸验证变成越来越流行的一个认证技术.然而,现在高准确度的人脸验证模型都…

人脸对齐和应用 机器学习--详解人脸对齐算法SDM-LBF 基于MTCNN的人脸自动对齐技术原理及其Tensorflow实现测试 人脸检测——MTCNN CVPR论文<Face Alignment at 3000 FPS >阅读笔记…

这篇论文主要是讲人脸修复的,所谓人脸修复,其实就是将低清的,或者经过压缩等操作的人脸图像进行高清复原.这可以近似为针对人脸的图像修复工作.在图像修复中,我们都会假设退化的图像是高清图像经过某种函数映射后得到的(比如,由高清图像得到一张模糊的图像可能是使用了高斯模糊核),因此,图像修复的本质就是把这个函数映射找出来.由于神经网络可以近似任意函数,因此在深度学习时代,图像修复已经是一个被解决得比较好的问题了.比如,在图像去噪或者超分任务中,U-Net.FCN 之类的网络结构已经成为标配了. 不过,针…

在对人脸图片进行对齐时,发现有两张人脸图片一直检测不到人脸,但这两张图片中的人脸明明很好检测(证件照),经过 排查,最终发现问题所在:图片的格式不对. img = imread("**.jpg") [m,n,c] = size(img) 排查发现,c=1,但图片明明是彩色的,使用imfinfo('*.jpg')发现一张图片是PNG格式的.但此方法并不一直有效,比如imfinfo另一张图片,输出的 信息为空,不知道到底是什么格式的图片.正确的处理姿势(将图片转为RGB格式的图片即可):…

sdm SDM 人脸对齐的核心内容很简单,就是特征到偏移量的映射:                                           Ix = R I 是特征,x是映射矩阵,R是偏移量.SDM人脸对齐方法训练的目的就是得到映射矩阵x,步骤如下:       )归一化样本,使样本的尺度统一:       )计算均值人脸:       )将均值人脸,作为估计人脸放在样本上,使均值中心和原始人脸形状中心对齐:       )计算基于每一个均值人脸的标记点的特征,sift,surf或者…

MugLife app是一款可以将静态照片变成3D动画的手机应用,如下效果图所示: 大家可以看到,这个静态图具有了类3D的动画特效,是不是很好玩? 这种算法是如何实现的呢? 这里给出一篇论文“Bringing Portraits to Life”Siggraph Asia 2017 这篇论文就是通过二维图像算法来实现静态图的3D动画效果的. 下面我们来讲解一下具体的算法实现过程: 首先根据一段视频,将目标静态图动画处理 整体流程: 将视频帧定义为S(i),目标静态图为T: 根据S(i)生成T(i…

2014 CVPR Facebook AI研究院 简单介绍 人脸识别中,通常经过四个步骤,检测,对齐(校正),表示,分类 论文主要阐述了在对齐和表示这两个步骤上提出了新的方法,模型的表现超越了前人的工作 对齐方面主要使用了3D人脸模型来对齐人脸,表示方面使用了9层的一个CNN,其中使用了局部卷积 人脸对齐 已经存在一些人脸数据库的对齐版本(比如LFW-a),但是对齐人脸仍然是一件很困难的事,由于受到姿态(人脸的非平面性),非刚性表情等因素的影响.已经有很多方法成功用于人脸对齐,论文使用的方法是基…

原文:MugLife静态照片变3D动画算法研究 MugLife app是一款可以将静态照片变成3D动画的手机应用,如下效果图所示: 大家可以看到,这个静态图具有了类3D的动画特效,是不是很好玩? 这种算法是如何实现的呢? 这里给出一篇论文"Bringing Portraits to Life"Siggraph Asia 2017 这篇论文就是通过二维图像算法来实现静态图的3D动画效果的. 下面我们来讲解一下具体的算法实现过程: 首先根据一段视频,将目标静态图动画处理 整体流程: 将视频…

源码链接:https://github.com/davidsandberg/facenet 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf B站大神视频解读论文:https://www.bilibili.com/video/av17281188 FaceNet是一个用于人脸识别的网络.关于人脸,往往分为2个任务: 1.人脸检测(在图中找到人脸,找特征,矫正) 2.人脸识别(看看这是谁) 在本系列的随笔里,人脸检测使用MTCNN,人脸识别采用FaceNet.下面…