人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的。而对于3D人脸，本身就是有一个立体结构的，也就是所谓的深度信息。在3D人脸中所要预测出来的关键点数量会远远地多于2D人脸。通过3D人脸关键点定位，能更好的对人脸来进行重构。目前2D人脸对关键点的检测已经相当准确了，从2D过度到3D人脸是一个主要的问题。
人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，应用广泛。比如我们常用的换脸、换妆、人脸特效等2C应用中的功能，都需要先进行人脸关键点的检测，然后再进行其他的算法业务处理；在一些2B的业务场景中也都有涉及，如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计，人脸识别前的人脸对齐等。
随着数字人产品不断的迭代和发展，对于用户来说，属于自己的个性化的数字人不可或缺，在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸，模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后，再详细介绍自动捏脸。01
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
作者 | Yang Yang、Xiaojie Guo、Jiayi Ma、Lin Ma、Haibin Ling
如今，人们无论是在日常生活还是互联网社交娱乐，美颜SDK、美颜相机似乎已经成了大家的必备。特别是职业主播，只要露脸直播基本都会用到美颜SDK，美颜SDK为主播们提高的颜值是非常直观的，现今甚至成了直播、短视频行业的刚需，如果没有它的存在，平台将会受到巨大影响。那么，美摄美颜SDK的工作原理您知道吗？它是如何实现美颜的呢？下文小编将为大家介绍一下。
人脸识别技术一般包括四个组成部分，分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，具体来说：
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
今天应该是“计算机视觉战队”人脸专集的第2期，我们主要涉及目标检测与识别，主要在人脸领域做更多的详解。
在人脸部分和轮廓周围的基准人脸关键点位置捕获了由于头部移动和面部表情造成的刚性和非刚性面部变形。
[GaintPandaCV导语] 今天带来我自己的一篇CVPR2020论文，这篇论文主要针对于大放大倍率情况下人脸超分辨率网络出现的性能衰减问题进行思考。现有的人脸超分辨率方法尤其是基于结构先验知识的人脸超分辨率算法出现性能衰减原因在于：
此次的人机大战，代表人类出战的是有着“鬼才之眼”之称的王昱珩，与他对垒的是支付宝旗下的人工智能生物识别机器人“蚂可”，他们的识别对象是数百名网红，根据选定的网红照片找出对应的网红。众所周知，网红的特征
dlib是人脸识别与人脸特征关键点获取的常用库，最近实现了将该库集成到展示框架的实验。
我们前面分享了PCA,Fisher Face,LBPH三种传统的人脸识别算法，Dlib人脸检测算法。今天我们开始分享一下MTCNN算法，这个算法可以将人脸检测和特征点检测结合起来，并且MTCNN的级联结构对现代的人脸识别也产生了很大的影响。上篇为大家介绍MTCNN的算法原理和训练技巧，下篇为大家解析MTCNN算法的代码和进行demo演示。论文地址为：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.02878.pdf
Summary：利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） Author： Amusi Date： 2018-03-20 Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark PS：点击“阅读原文”，可以下载所有源码和模型，记得给star哦！ 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码进行实时人脸关键点检测 步骤 代码 实验结果 Reference 测试
人脸对齐，即根据图像中人脸的几何结构对图像进行仿射变换（旋转、缩放、平移等），将人脸变换到一个统一的状态。人脸对齐是人脸识别的一个重要步骤，可以提升人脸识别的精度。
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。给小伙伴们展示效果如下图所示：
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。而关键检测则是输出人脸关键点的坐标，如左眼（x1，y1）、右眼（x2，y2）、鼻子（x3，y3）、嘴巴左上角（x4，y4）、嘴巴右上角（x5，y5）等。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
在机器学习中，您标注的数据是AI模型的基础，因此选择正确的方式十分重要，建立质检流程，跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速，人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候，比如，科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
Niko说，他在Dlib库68个关键点的基础上加了13个，把前额也包含在追踪范围里。
部分来源于《机器人大讲堂》和《2017年中国人脸识别未来发展路径、市场需求、市场发展空间预测》 近年来由于深度学习爆炸式的发展，已经带动了整个行业的发展。身为人工智能的一份子，为该技术骄傲自豪。在丰
Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库，其源码均由 C++ 实现，并提供了 Python 接口，可广泛适用于很多场景.
我们现在使用的模型实现人脸检测，在2080TI上，大概13帧每秒，慢是慢了点，不过胜在精度比较高，如上图所示，都能正确识别，关键点也很准确。这是人脸检测。 在人脸检测之后，如果我们需要做人脸比对或者匹配，通常就需要先进行人脸对齐，这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐，其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。如下图：
随着移动设备的发展，美颜已成为多媒体内容生成链路中不可缺少的一种基本能力，尤其是在来疯直播秀场业务的场景下，主播的颜值就意味着生产力，直接影响主播及平台的收入。
这一次我将从人脸检测，关键点检测，人脸识别，人脸表情，人脸年龄，人脸姿态等几个方向整理出人脸领域有用的数据集清单，不全也有9成全吧。
在计算机视觉领域，特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。比如，人脸检测中，我们需要在图像中提取特征来判断哪些区域是人脸、哪些区域不是人脸，人脸验证中，我们需要在两个人脸区域分别提取特征，来判断他们是不是同一个人，如下图所示，深度神经网络最终得到一个128维的特征用于识别等任务，图片来自Openface
以OpenFace算法中实现人脸识别的流程举例，这个流程可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，结构如下图所示
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。
颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
高精度，速度快，模型小是人脸关键点的实际使用必不可少的要求。为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个整洁的模型，该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。更具体地说，我们定制了一个与加速技术相关的端到端single stage 网络。在训练阶段，对每个样本进行旋转信息进行估计，用于几何规则的关键点定位，然后在测试阶段不涉及。在考虑几何规则化的基础上，设计了一种新的损失算法通过调整训练集中不同状态（如大姿态、极端光照和遮挡）的样本权重，来解决数据不平衡的问题。我们进行了大量的实验来证明我们的有效性，在被广泛采用的具有挑战性的基准测试中， 300W(包括iBUG, LFPW, AFW, HELEN，以及XM2VTS)和AFLW，设计并显示其优于最先进的替代品的性能。我们的模型只有2.1Mb 大小和达到140帧/张在手机上 (高通ARM 845处理器)高精度，适合大规模或实时应用。
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值。 它的结构如下图所示： 1 Input Imag
机器之心投稿 作者：余霆嵩 为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测，本实验采用最新的轻量化模型——MobileNet-V2 作为基础模型，在 CelebA 数据上，进行两级的级联 MobileNet-V2 实现人脸关键点检测。首先，将 CelebA 数据作为第一级 MobileNet-V2 的输入，经第一级 MobileNet-V2 得到粗略的关键点位置；然后，依据第一级 MobileNet-V2 的输出，采取一定的裁剪策略，将人脸区域从原始数据上裁剪出来作为第二级 MobileNet-V2 的输入；最后，
来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术，可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。
人脸关键点检测今天正式告一段落，接下来我们会应关注同学的要求，分享一期人脸图像质量评估，有兴趣的可以一起来！
代码说明： 1，在yolov5的检测基础上，加上关键点回归分支，请先下载yolov5的工程：https://github.com/ultralytics/yolov5 2，detect_one.py是单张图片的测试代码， 基于部分wideface训练的模型，稍后在百度云公开。 代码 获取方式： 分享本文到朋友圈 关注微信公众号 datayx 然后回复 人脸 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 主要修改代码部分： (1)hyp.scatch.yaml中增加关键点
这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值，它的结构如下图所示：
随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。
论文标题：A Generative Compression Framework For Low Bandwidth Video Conference
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