在過(guò)去的幾年里，人臉識(shí)別受到了廣泛的關(guān)注，被認(rèn)為是圖像分析領(lǐng)域最有前途的應(yīng)用之一。人臉檢測(cè)可以考慮人臉識(shí)別操作的很大一部分。根據(jù)其強(qiáng)度將計(jì)算資源集中在持有人臉的圖像部分。圖片中的人臉檢測(cè)方法很復(fù)雜，因?yàn)槿四槾嬖诳勺冃?，例如姿?shì)、表情、位置和方向、膚色、眼鏡或面部毛發(fā)的存在、相機(jī)增益的差異、照明條件和圖像分辨率。

物體檢測(cè)是計(jì)算機(jī)技術(shù)中的一種，它與圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)相聯(lián)系，它與人臉、建筑物、樹(shù)木、汽車等物體的檢測(cè)實(shí)例相互作用。人臉檢測(cè)算法的主要目的是確定圖像中是否有任何人臉。

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近年來(lái)，在人臉識(shí)別和人臉檢測(cè)領(lǐng)域提出了很多研究工作，以使其更加先進(jìn)和準(zhǔn)確，但是當(dāng) Viola-Jones 推出實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)器時(shí)，它在該領(lǐng)域掀起了一場(chǎng)革命，即能夠?qū)崟r(shí)、高精度地檢測(cè)人臉。

人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的第一步，也是必不可少的一步，用于檢測(cè)圖像中的人臉。它是物體檢測(cè)的一部分，可用于許多領(lǐng)域，如安防、生物識(shí)別、執(zhí)法、娛樂(lè)、人身安全等。

它用于實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉，以對(duì)人或物體進(jìn)行監(jiān)視和跟蹤。它廣泛用于相機(jī)中，以識(shí)別 Ex-Mobile 相機(jī)和 DSLR 框架中的多個(gè)外觀。 Facebook 也在使用人臉檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)圖像中的人臉并進(jìn)行識(shí)別。

本文適用于在計(jì)算機(jī)視覺(jué)或 AI 領(lǐng)域的初學(xué)者，希望了解什么是人臉檢測(cè)、其類型及其工作原理來(lái)。 

人臉檢測(cè)方法

Yan、Kriegman 和 Ahuja 提出了人臉檢測(cè)方法的分類。 這些方法分為四類，人臉檢測(cè)算法可以屬于兩組或更多組。 這些類別如下：

1.基于知識(shí)

基于知識(shí)的方法依賴于規(guī)則集，它基于人類知識(shí)來(lái)檢測(cè)人臉。一張臉必須有一個(gè)鼻子、眼睛和嘴巴，它們彼此之間一定的距離和位置。這些方法的一個(gè)大問(wèn)題是難以建立一套合適的規(guī)則。如果規(guī)則太籠統(tǒng)或太詳細(xì)，可能會(huì)有很多誤報(bào)。僅此方法是不夠的，無(wú)法在多張圖像中找到許多人臉。

2.基于特征

基于特征的方法是通過(guò)提取人臉的結(jié)構(gòu)特征來(lái)定位人臉。它首先作為分類器進(jìn)行訓(xùn)練，然后用于區(qū)分面部和非面部區(qū)域。這個(gè)想法是為了克服我們對(duì)面孔的本能知識(shí)的限制。這種方法分為幾個(gè)步驟，甚至有很多人臉的照片，他們報(bào)告的成功率為 94%。

3.模板匹配

模板匹配方法使用預(yù)定義或參數(shù)化的人臉模板，通過(guò)模板和輸入圖像之間的相關(guān)性來(lái)定位或檢測(cè)人臉。例如，人臉可以分為眼睛、面部輪廓、鼻子和嘴巴。此外，可以僅通過(guò)使用邊緣檢測(cè)方法通過(guò)邊緣構(gòu)建人臉模型。這種方法實(shí)現(xiàn)起來(lái)很簡(jiǎn)單，但是對(duì)于人臉檢測(cè)來(lái)說(shuō)是不夠的。然而，已經(jīng)提出了可變形模板來(lái)處理這些問(wèn)題。

4.基于外觀

基于外觀的方法依賴于一組委托訓(xùn)練人臉圖像來(lái)找出人臉模型。 基于外觀的方法優(yōu)于其他性能方法。 一般來(lái)說(shuō)，基于外觀的方法依賴于統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)來(lái)尋找人臉圖像的相關(guān)特征。 這種方法也用于人臉識(shí)別的特征提取。 

基于外觀的模型進(jìn)一步分為用于人臉檢測(cè)的子方法，如下所示：

• 基于特征臉

用于人臉識(shí)別的基于特征臉的算法，它是一種使用主成分分析有效地表示人臉的方法。

• 基于分布

PCA 和 Fisher 判別式等算法可用于定義表示面部模式的子空間。有一個(gè)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的分類器，它可以從背景圖像模式中正確識(shí)別目標(biāo)模式類的實(shí)例。

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成功解決了許多檢測(cè)問(wèn)題，如物體檢測(cè)、人臉檢測(cè)、情感檢測(cè)和人臉識(shí)別等。

• 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是線性分類器，可最大化決策超平面和訓(xùn)練集中示例之間的余量。首先將此分類器應(yīng)用于人臉檢測(cè)。

• Winnows 的稀疏網(wǎng)絡(luò)

他們定義了一個(gè)由兩個(gè)線性單元或目標(biāo)節(jié)點(diǎn)組成的稀疏網(wǎng)絡(luò);一個(gè)代表面部圖案，另一個(gè)代表非面部圖案。它耗時(shí)少，效率高。

• 樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifiers)

通過(guò)計(jì)算訓(xùn)練圖像上一系列模式的出現(xiàn)頻率來(lái)計(jì)算一張臉出現(xiàn)在圖片中的概率。分類器捕獲面部局部外觀和位置的聯(lián)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

• 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)

模型的狀態(tài)是面部特征，通常被描述為像素條。 HMM 通常與其他方法一起使用來(lái)構(gòu)建檢測(cè)算法。 

 

• 信息理論方法(Information Theoretical Approach)

馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng) (MRF) 可用于面部圖案和相關(guān)特征。 馬爾可夫過(guò)程使用 Kullback-Leibler 散度最大化類之間的區(qū)分。 因此該方法可用于人臉檢測(cè)。

• 歸納學(xué)習(xí)(Inductive Learning)

這種方法已被用于檢測(cè)人臉。 Quinlan 的 C4.5 或 Mitchell 的 FIND-S 等算法用于此目的。

人臉檢測(cè)的工作原理

檢測(cè)人臉的技術(shù)有很多，借助這些技術(shù)，我們可以更準(zhǔn)確地識(shí)別人臉。 這些技術(shù)具有幾乎相同的人臉檢測(cè)程序，例如 OpenCV、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Matlab 等。人臉檢測(cè)的工作原理是檢測(cè)圖像中的多個(gè)人臉。 這里我們使用 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測(cè)，并且有一些人臉檢測(cè)操作的步驟，如下所示：

1)首先，通過(guò)提供圖像的位置來(lái)導(dǎo)入圖像。 然后將圖片從RGB轉(zhuǎn)換為灰度，因?yàn)樵诨叶戎泻苋菀讬z測(cè)人臉。

2)之后，使用圖像處理，其中根據(jù)需要對(duì)圖像進(jìn)行調(diào)整大小、裁剪、模糊和銳化。

3)下一步是圖像分割，用于輪廓檢測(cè)或分割單個(gè)圖像中的多個(gè)對(duì)象，以便分類器可以快速檢測(cè)到圖片中的對(duì)象和人臉。

4)下一步是使用 Haar-Like 特征算法，該算法由 Voila 和 Jones 提出用于人臉檢測(cè)。該算法用于查找?guī)驁D像中人臉的位置。所有的人臉都具有人臉的一些普遍特性，例如眼睛區(qū)域比其相鄰像素更暗，鼻子區(qū)域比眼睛區(qū)域更亮。

haar-like算法也用于對(duì)圖像中的物體進(jìn)行特征選擇或特征提取，借助邊緣檢測(cè)、線檢測(cè)、中心檢測(cè)來(lái)檢測(cè)圖片中的眼睛、鼻子、嘴巴等。 它用于選擇圖像中的基本特征并提取這些特征進(jìn)行人臉檢測(cè)。 

 

5)下一步是給出x、y、w、h的坐標(biāo)，這在圖片中形成一個(gè)矩形框來(lái)顯示人臉的位置，或者我們可以說(shuō)是顯示圖像中的感興趣區(qū)域。之后，它可以在檢測(cè)到人臉的感興趣區(qū)域中制作一個(gè)矩形框。 還有許多其他檢測(cè)技術(shù)一起用于檢測(cè)，例如微笑檢測(cè)、眼睛檢測(cè)、眨眼檢測(cè)等。

如何實(shí)時(shí)運(yùn)行人臉檢測(cè)器(基于網(wǎng)絡(luò)攝像頭)

運(yùn)行代碼的要求 - Python、OpenCV、網(wǎng)絡(luò)攝像頭、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 () 

人臉檢測(cè)可用于生物特征識(shí)別，通常做為人臉識(shí)別系統(tǒng)的一部分。人臉檢測(cè)也可以用于視頻監(jiān)控、人機(jī)交互和圖像數(shù)據(jù)庫(kù)管理。一些最新的數(shù)碼相機(jī)使用人臉檢測(cè)來(lái)自動(dòng)對(duì)焦。 

人臉識(shí)別技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，在智能視頻監(jiān)控場(chǎng)景具有十分廣泛的應(yīng)用前景。

在安防監(jiān)控中，人臉識(shí)別也意義重大，比如公眾場(chǎng)所(地鐵站、車站、街道、酒店等)的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等?；诠妶?chǎng)所的安防監(jiān)控?cái)z像頭，通過(guò)抓拍人臉并將結(jié)果上傳公安部網(wǎng)絡(luò)，與嫌疑犯人臉進(jìn)行比對(duì)，協(xié)助公安人員的執(zhí)法工作。TSINGSEE青犀視頻也將以AI智能檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)為核心，持續(xù)研發(fā)多場(chǎng)景下的智能業(yè)務(wù)系統(tǒng)及平臺(tái)，向AI領(lǐng)域深耕，比如EasyCVR，具有AI人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、語(yǔ)音對(duì)講、云臺(tái)控制、聲光告警、監(jiān)控視頻分析與數(shù)據(jù)匯總的能力，已經(jīng)落地多個(gè)項(xiàng)目，如景區(qū)的行人檢測(cè)、客流分析等場(chǎng)景中。