在python的Haar-cascade中，从多个检测到的人脸内部图像中选择特定人脸 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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只需 15 行代码即可进行人脸检测！(使用Python 和 OpenCV)

所以今天，我们将快速了解一下面部检测是什么，为什么它很有用，以及如何仅用 15 行代码就可以在您的系统上实际实现面部检测！让我们从了解面部检测开始。什么是人脸检测？...为了准确地做到这一点，算法在包含数十万张人脸图像和非人脸图像的海量数据集上进行了训练。这种经过训练的机器学习算法可以检测图像中是否有人脸，如果检测到人脸，还会放置一个边界框。...图像中的人脸检测是一个简单的 3 步过程：第一步：安装并导入open-cv模块： pip install opencv-python import cv2 import matplotlib.pyplot...as plt # 用于绘制图像第 2 步：将 XML 文件加载到系统中下载 Haar-cascade Classifier XML 文件并将其加载到系统中： Haar-cascade Classifier...0), 2) # 显示图像中检测到的人脸数量 print(len(faces),"faces detected!")

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快乐学AI系列——计算机视觉（3）目标检测

第三章目标检测目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用，如智能交通、安全监控、医学影像分析等。...LBP算法可以用于人脸识别、纹理分类、物体识别等任务。在人脸识别任务中，LBP算法通常用于提取人脸图像的纹理特征，通过比较不同人脸图像的LBP特征来进行人脸识别。...然后，我们使用detectMultiScale函数来检测人脸，该函数返回每个检测到的人脸的矩形框的坐标。...需要注意的是，由于Haar-cascade检测器的准确性相对较低，因此可能会检测到一些错误的结果或遗漏一些真实的人脸。...其中，卷积层是卷积神经网络的核心，它利用卷积操作从输入数据中提取特征信息。池化层用于缩小卷积层的输出，从而减少网络的参数数量。全连接层在 CNN 中主要用于分类任务，将特征映射到具体的分类标签上。

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面部识别算法是如何工作的？

人类是如何识别人脸的？也许，人类大脑中的神经元首先识别场景中的人脸（从人的体形和背景），然后提取面部特征，并通过这些特征对人进行分类。我们已经在一个无限大的数据集和神经网络上进行了训练。...机器中的面部识别是以同样的方式实现的。首先，我们采用面部检测算法来检测场景中的人脸，然后从检测到的人脸中提取面部特征，最后使用算法对人进行分类。面部识别系统的工作流 1....在不同的姿态和光照条件下的人脸检测 OpenCV（Haar-ascade）我们从 OpenCV 的 Haar-cascade 实现开始，它是一个用 C 语言编写的开源图像处理库。...缺点：这个模型的优化目标是对手机摄像头获取的图像进行人脸检测，因此它预期人脸会覆盖图像中的大部分区域，而当人脸尺寸较小时，它的识别效果就是很好。...特征提取在检测到图像中的人脸后，我们对人脸进行裁剪，并将其送入特征提取算法，该算法创建面部嵌入（face-embeddings）——一个代表人脸特征的多维（主要是 128 或 512 维）向量。

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OpenCV vs Dlib 人脸检测比较分析

Haar-Cascade,HOG-SVM,深度学习正是代表着人脸检测乃至目标检测的三个时代。...四种方法精度比较作者在FDDB数据库中测评了四种人脸检测算法实现的精度，结果如下： ?...8 总结推荐如何在应用中选择人脸检测算法呢？作者认为应该首先尝试OpenCV DNN方法与Dlib HOG方法，然后再做决定。一般情况在大多数应用程序中，我们无法知道图像中人脸尺寸的大小。...中到大尺寸的图像 Dlib HOG是CPU上最快的方法。但它不能检测到小脸（人脸（例如自拍照），那么基于HOG的人脸检测器是更好的选择。...高分辨率图像由于在高分辨率图像中，这些算法的速度都会很慢，而如果缩小图像尺寸，HOG/MMOD可能会失败，同时OpenCV-DNN却可以检测小脸，所以对于高分辨率图像推荐缩小图像再使用OpenCV-DNN

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智能图像识别系统设计与实现

本文结合实际案例，分享在 HarmonyOS 应用开发中如何通过高效协作排查跨团队 Bug。感兴趣的同学可以看看！...图像识别技术简介图像识别技术利用深度学习算法对图片或视频中的物体、场景等进行分类和分析，广泛应用于安防、医疗、交通等领域。在安防场景下，主要包括：人脸识别：识别特定人员。...))功能：使用Haar级联模型在灰度图像中检测人脸。...参数解释：scaleFactor=1.1：每次图像缩放的比例，越小则检测越精确但速度越慢。minNeighbors=5：每个候选矩形需满足的最小邻域数，值越高可减少误检。...绘制检测框for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)功能：在检测到的人脸周围绘制矩形框

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OriginBot的家庭识别功能

为此，我引入了“家人识别”功能，它由人脸检测和人脸识别两大核心部分组成。人脸检测是识别摄像头图像中是否存在人脸的过程。...我采用了经典的Haar cascades算法，并对其进行了优化，确保它能在ROS环境中高效运行。通过将ROS图像转换为OpenCV格式，我们能够在图像上准确地标出人脸位置，并在检测到人脸时进行标记。...Haar cascades，这是一个比较旧的算法，可能在某些情况下无法检测到人脸或者产生误检。...以下是阿里云视觉智能开放平台的一些主要特点和功能：丰富的API接口：平台提供了丰富的API接口，涵盖了图像识别、视频分析、图像搜索等多个领域。用户可以根据自己的需求选择合适的接口进行调用。...实时视频分析：平台提供实时视频分析功能，可以对视频流进行实时处理，识别视频中的特定物体、场景或行为。

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多伦多大学开发反人脸识别系统，AI应用的伦理问题不能枉顾

事实上，反人脸识别产品和软件，并不是什么新鲜事。例如，在2016年11月的一项研究中，美国卡耐基梅隆大学的研究人员设计出了，能够成功骗过面部识别系统的眼镜。...由于它针对图像中高度特定的、单个像素，因此几乎是肉眼所看不到的。 ? 这两位研究人员采用了AI对抗训练，由两个神经网络组成。...据悉，他们的研究报告，将在2018年IEEE国际多媒体信号处理研讨会上，进行发表。Bose和Aarabi声称，他们的算法，将人脸识别系统中检测到的人脸比例降低到0.5％。...但是这无疑又不得不引发出另一种担忧：日常生活中类似刷脸支付（大家知道智能手机、支付宝等都已支持人脸登陆）、刷脸过检等操作，岂不是存在着安全风险么？ ?...不过，从谷歌内部宣布不再为五角大楼AI项目（Project Maven）续签合同一事中，大家或许也能看到，AI应用的伦理问题是不能枉顾的。

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DeepFace:人脸识别库 DeepFace 简单认知

流行的图像处理工具使用不基于深度学习技术的 haar-cascade 算法。这就是为什么它很快，但它的性能相对较低。为了使 OpenCV 正常工作，需要正面图像。此外，它的眼睛检测性能一般。...+ enforce_detection (bool): 是否在图像中未检测到人脸时引发异常（默认为True） + align (bool): 是否在生成嵌入之前执行面部对齐...- enforce_detection：如果在提供的图像中无法检测到人脸，则该函数会引发异常。如果不想得到异常并仍要运行该函数，则将其设置为False。...其中， - face 键对应的值是提取的人脸图像 - facial_area 键对应的值是人脸在原始图像中的位置和大小...如果源图像中有多个人脸，则结果将是出现在图像中的人脸数量大小的列表。

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走近人脸检测：从 VJ 到深度学习（上）

而在机器的眼里，人脸是这样的： ? 你没看错，图像存储在机器中不过就是一个由0和1组成的二进制串！...显然，最直接的方式就是让观察的窗口在图像上从左至右、从上往下一步一步地滑动，从图像的左上角滑动到右下角——这就是所谓的滑动窗口范式，你可以将它想象成是福尔摩斯（检测器）在拿着放大镜（观察窗口）仔细观察案发现场...通过构建图像金字塔，同时允许窗口和人脸的贴合程度在小范围内变动，我们就能够检测到不同位置、不同大小的人脸了。...组合Haar特征，即对多个不同的Haar特征进行组合和二值编码； 6. 局部组合二值特征，即在局部对特定的Haar特征按照一定的结构进行组合和二值编码； 7....从100个误检时的检测率来看，从最初VJ人脸检测器的30%，发展到现在已经超过了90%——这意味着检测器每检测出50张人脸才会产生一个误检，这其中的进步是非常惊人的，而检测器之间的比拼还在继续。

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人脸检测发展：从VJ到深度学习（上）

而在机器的眼里，人脸是这样的： ? 你没看错，图像存储在机器中不过就是一个由0和1组成的二进制串！...显然，最直接的方式就是让观察的窗口在图像上从左至右、从上往下一步一步地滑动，从图像的左上角滑动到右下角——这就是所谓的滑动窗口范式，你可以将它想象成是福尔摩斯（检测器）在拿着放大镜（观察窗口）仔细观察案发现场...通过构建图像金字塔，同时允许窗口和人脸的贴合程度在小范围内变动，我们就能够检测到不同位置、不同大小的人脸了。...组合Haar特征，即对多个不同的Haar特征进行组合和二值编码； 6. 局部组合二值特征，即在局部对特定的Haar特征按照一定的结构进行组合和二值编码； 7....从100个误检时的检测率来看，从最初VJ人脸检测器的30%，发展到现在已经超过了90%——这意味着检测器每检测出50张人脸才会产生一个误检，这其中的进步是非常惊人的，而检测器之间的比拼还在继续。

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算法优化二——如何提高人脸检测正确率

人脸检测是一个非常经典的问题，但是还是有一些常见的问题出现在实际使用当中：　　（1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。　　...（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。...对比下来发现alt和alt2的效果比较好，alt_tree耗时较长，default是一个轻量级的，经常出现误检测。针对alt和alt2两者，在同一个视频的对比中检测部分alt要略微好于alt2。...：图像 Haar_alt Haar_alt2 lbp 复杂背景图像 70 70 69 简单背景图像 277 283 292 二、detectMultiScale函数　　选择最终的人脸分类器后，若想在这个基础上继续优化...如果视频中误检到很多无用的小方框，那么就把minSize的尺寸改大一些，默认的为30*30。

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算法优化——如何将人脸检测的速度做到极致

“人脸检测”是从图像中确定人脸的位置和大小，如下图所示；“人脸识别”是识别图像中的人脸是张三还是李四，是身份识别。 ? 　　...如（1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。...样本选择是一般人不提的重要事情。...如果你从几千张风景图里抠图作为负样本进行训练，那么基本上会overfitting，即训练时误检率很低，但实际应用时误检率比较高。要准确刻画非人脸图像，负样本的规模一定要大，负样本的内容一定要多样化！...跟OpenCV中用GPU加速Haar+Adaboost的倍数一致，而没有达到期望的几十倍加速。五、未来展望　　到目前为止，Boosting方法在人脸检测中依然具有明显的速度优势。

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AI魔幻行为大赏：细数机器视觉的9大应用场景

它通过采集含有人脸的图片或视频流，并在图片中自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行面部识别。人脸识别可提供图像或视频中的人脸检测定位、人脸属性识别、人脸比对、活体检测等功能。...安防监控：在银行、机场、商场、市场等人流密集的公共场所对人群进行监控，实现人流自动统计、特定人物的自动识别和追踪相册分类：通过人脸检测，自动识别照片库中的人物角色，并进行分类管理，提升产品的用户体验...精确布控的水平，从海量视频中追踪罪犯成为可能厂区安全管理：视频分析技术可用于对厂区人员是否戴安全帽，是否在安全区域作业等安全管理问题进行分析，此技术还可应用于其他有安全管控需求的区域，如矿山安全管理、...人工智能技术可以手绘人脸的草图，并通过算法将其转化为逼真的图像；还可以指导计算机渲染任何图像，使其看起来好像是由特定人类艺术家以特定风格创作的一样；甚至可以对任何图像、图案图形和其他不在源头中的细节化腐朽为神奇...涂铭，阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。

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AI魔幻行为大赏：细数机器视觉的9大应用场景

它通过采集含有人脸的图片或视频流，并在图片中自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行面部识别。人脸识别可提供图像或视频中的人脸检测定位、人脸属性识别、人脸比对、活体检测等功能。...安防监控：在银行、机场、商场、市场等人流密集的公共场所对人群进行监控，实现人流自动统计、特定人物的自动识别和追踪相册分类：通过人脸检测，自动识别照片库中的人物角色，并进行分类管理，提升产品的用户体验...精确布控的水平，从海量视频中追踪罪犯成为可能厂区安全管理：视频分析技术可用于对厂区人员是否戴安全帽，是否在安全区域作业等安全管理问题进行分析，此技术还可应用于其他有安全管控需求的区域，如矿山安全管理、...人工智能技术可以手绘人脸的草图，并通过算法将其转化为逼真的图像；还可以指导计算机渲染任何图像，使其看起来好像是由特定人类艺术家以特定风格创作的一样；甚至可以对任何图像、图案图形和其他不在源头中的细节化腐朽为神奇...涂铭，阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。

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走近人脸检测：从VJ到深度学习（下）

通过引入CNN，传统的级联结构也焕发出了新的光彩，在FDDB上，Cascade CNN在产生100个误检的时候达到了85%的检测率，而在速度上，对于大小为640*480的图像，在限定可检测的最小人脸大小为...目前的人脸检测器在FDDB上已经能够取得不错的性能，不少检测器在100个误检时的检测率达到了80%以上，这意味着它们检测出40个以上的人脸才会出现一个误检。...到目前为止，本文所提到的误检和召回率都对应于FDDB上的离散型得分ROC曲线，所谓“离散型”是指每个人脸是否被检测到是分别用1和0来表示的；相对应地也有连续型得分ROC曲线，而“连续型”指的是人脸被检测到与否是通过检测框和标注框之间的交并比来表示的...FDDB中测试图像上的人脸包含了从表情到姿态、从光照到遮挡等各个方面的变化，因而是一个相对通用的数据集，但是在实际应用中，不同场景下人脸往往呈现出比较鲜明的特点，例如在视频监控场景下，由于摄像头架设位置较高和分辨率有限...IJB-A中不仅包含静态人脸图像，还有一部分是从视频中提取的视频帧。

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开源项目：基于 FPGA 的会议系统设计

（4）基于 socket 通信，使用 UDP 通信协议，将图像从 FPGA 中实时传输到客户端 (PC 机等)中显示，从而实现远程会议的功能。...（2）人脸检测与身份识别速度与准确率本系统人脸检测速度较快，当人脸进入摄像头中部区域后就可立即框出人脸，在摄像头中部区域人脸检测准确率几乎为 100%；身份识别速度较人脸检测稍慢，但识别时间都在...摄到的图像信息传入 FPGA 处理器模块进行处理，识别其是否为检测目标，若为检测目标则显示检测到的人员信息；若没有检测到相关目标，则重新进行声源定位。...2.2.4 远程数据传输模块系统基于 socket 通信，编写 python 创建 UDP 服务端程序，在同一局域网下可以将图像信息直接从 FPGA 中发送到任一客户端(PC 机等)中，客户端只需打...下图为 PC 机接收到的图像：四、完成情况及性能参数 4.1 可扩展之处（1）当前系统声源定位在特定位置处定位误差会略大，同时，在环境噪音较大的情况下，也会对声源定位造成一定影响。

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人脸检测通用评价标准

首先检测问题是有Bbox框，要把检测问题当做分类来处理，就要定义出什么样的检测结果是正确的，一般情况下，当检测框的和Ground Truth的IOU大于0.5时，认为这张人脸被正确的检测到，有了这个前提...，就是检测出来的人脸占总人脸的比例；精准率就是检测为人脸的框中实际有多少是真正的人脸；精准率的对立就是误检率，也就是检测为人脸的框中实际有多少是非人脸；精准率+误检率=1；对于一个固定的数据集...，但是输出出来的框有很多错误，还没有遍历完数据集就已经达到100个误检了，那么它原本很高的召回率在“100张误检下召回率”这个评价标准中也体现不出来。...通过遍历阈值，我们就能够得到多组检测率和误检数目的值，由此我们可以在平面直角坐标系中画出一条曲线来：以x坐标表示误检数目，以y坐标表示检测率，这样画出来的曲线称之为ROC曲线。...每张图像的人脸数量偏少，平均1.8人脸/图，绝大多数图像都只有一人脸；比如最新开源的SeetaFace2，在FDDB上，100张误检检测率达到92%。

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使用Python+OpenCV+dlib为人脸生成口罩

在全球有传染病之前，面部识别系统通过对检测到的不同面部特征进行比较测量来验证两幅图像中的人脸。当一个人的鼻子、嘴和脸颊上戴上口罩，大大减少了通常用来识别他/她的身份的信息。...在人脸关键点下，利用形状预测方法对人脸上重要的面部结构进行检测是非常必要的。面部标志点检测包括两个步骤：定位图像中检测到的人脸。...在人脸检测之前增加输入图像的分辨率的好处是可以让我们在图像中检测到更多的人脸，但其缺点是，输入图像越大，计算开销越大，检测速度越慢。我们还打印出边界框的坐标以及检测到的人脸数。...如图6所示，在著名的Ellen's wefie拍摄中，在检测到的人脸上叠加口罩的结果。...结论该脚本能够在检测到的人脸上生成合成口罩脸，输出图像可用于测试或验证其他面向应用的ML网络，如室内考勤系统的人脸识别、口罩检测等。

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基于YOLOv2和传感器的多功能门禁系统

原理是YOLO 人脸识别，是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一张图像中同时检测出多个目标，并且实时性能非常好。...在目标检测算法中，一些目标可能会被多个预测框所检测到，这些预测框之间可能存在重叠。在这种情况下，我们需要对这些预测框进行筛选，保留最准确的预测结果。NMS方法就是用来完成这个任务的。...如果检测到人脸，程序会遍历code中的每个检测结果，计算人脸框的面积，并选择面积最大的人脸进行处理。 e....遍历预先录入的人脸特征列表，使用kpu.face_compare()函数计算当前人脸特征向量与列表中每个特征向量的相似度得分，并选择得分最高的特征向量，返回其在列表中的索引，用于识别当前人脸是否为已知人脸...具体来说，代码实现了以下功能：如果读取到的蓝牙数据中包含 ‘erase’，则执行内部代码块。清空名称列表、特征值列表和人脸信息文件。打开人脸信息文件，并将其内容清空。清空图像缓存。

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人脸检测与识别的趋势和分析

5 相机与人脸的距离：如果图像是从远处拍摄的，有时从较长的距离捕获的人脸将会遭遇质量低劣和噪音的影响； 6 遮挡：用户脸部可能会遮挡，被其他人或物体（如眼镜等）遮挡，在这种情况下很难识别这些采集的脸。...其核心思想是自动从多个弱分类器的空间中挑选出若干个分类器，构成一个分类能力很强的强分类器。...缺点：而在复杂背景中，AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。...①　边缘和形状特征：人脸及人脸器官具有典型的边缘和形状特征，如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元； ②　纹理特征：人脸具有特定的纹理特征，纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性...这种方法存在的不足之处在于能量函数在优化时十分复杂，消耗时间较长，并且能量函数中的各个加权系数都是靠经验值确定的，在实际应用中有一定的局限性。

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