原文：Dlib 库 - 人脸检测及人脸关键点检测 - AIUAI Dlib 官网 - Dlib C++ Library Dlib - Github Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库...(sliding window detection scheme)实现的人脸检测器. #!...基于 CNN 的人脸检测 采用预训练的 CNN 模型进行图片中的人脸检测. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的人脸检测准确度更高....(imgfile) # CNN 人脸检测器 # 检测器返回 mmod_rectangles object，其包含 mmod_rectangle objects 列表...(testing_xml_path, "predictor.dat"))) # 模型应用 # 首先从磁盘加载训练的模型； # 还需要采用人脸检测器检测人脸位置.
展示了Dlib的强大锐利，是学习Dlib使用的绝佳资料，作者已将相关PPT、代码、数据开源，非常值得推荐！...Davis King本尊一直供职于工业界，热衷开源技术分享，最近今年尤其关注于计算机视觉与深度学习工具的构建，Dlib库中无论是其传统的HOG+SVM目标检测、高精度超快速广泛使用的人脸对齐，还是基于CNN...》的目标检测报告，作者从滑动窗口讲到HOG检测器及其优化，并介绍了Dlib中基于图像金字塔的CNN目标检测，其速度很快且相比于SSD算法其对小目标检测性能更好，并分享了影响目标检测性能的一些因素，比如训练数据数量和质量及超参数的优化等...在关于Dlib使用的WorkShop中，Davis King通过40个新的Python例子代码展示了Dlib解决目标检测问题从数据标注到训练模型到参数优化的方方面面，你会发现原来Python-Dlib这么简单...下面是这40个例子的主要功能： 001——训练HOG检测器； 002——运行HOG检测器； 003——为人脸特征点检测制作人脸图像数据和XML文件； 004——训练人脸特征点检测模型； 005——运行人脸特征点检测模型
Dlib CNN人脸检测 算法来自论文《Max-Margin Object Detection》（https://arxiv.org/abs/1502.00046）。 代码示例： ?...缺点 1）CPU速度很慢； 2）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器； 3）人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。 5....可以看到Dlib的两种方法效果都不怎么好，作者发现原来Dlib训练使用的数据集的人脸包围框较小，导致按照FDDB的评价标准不公平。 ? ? ? 另外，Dlib无法检测小脸也拉低了分数。 6....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。...此外，如果你可以使用GPU（NVIDIA家的），那么MMOD人脸检测器是最好的选择，因为它在GPU上非常快，并且还提供各种角度的检测。
在这篇文章中，我们使用的是dlib的人脸检测器。 dlib中的正面人脸检测器是基于方向梯度直方图（HOG）和线性SVM的。 ?...我们使用dlib的正面人脸检测来首先检测人脸，然后使用面部标志点预测器dlib.shape_predictor检测人脸关键点。.../ 人脸检测与人脸关键点检测 下一步是对dlib的预训练人脸检测器进行初始化，该检测器是基于Histogram of Oriented Gradients + Linear SVM method](https..._68_face_landmarks.dat.bz2 需要强调的是，这个模型文件是专为dlib的HOG人脸检测器设计的，不应该用于dlib的基于CNN的人脸检测器，原因是它期望人脸检测器的边界框按照dlib...当与另一个产生不同对齐框的人脸检测器（如基于CNN的mmod_human_face_detector.dat ）一起使用时，结果不会很好。
本文将介绍人脸识别技术的发展历程，并展示如何使用Python和dlib库实现简单的人脸识别。 二、传统人脸识别技术 1....三、深度学习在脸识别中的应用 随着深度学习的兴起，人脸识别技术取得了突破性进展。卷积神经网络（CNN）成为了人脸识别的主要工具。 1....四、使用Python和dlib库实现人脸识别 接下来，我们将展示如何使用Python和dlib库实现简单的人脸识别。 1....人脸检测与识别代码 import cv2 import dlib # 加载dlib人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 加载dlib人脸特征提取器...实现效果 五、总结 人脸识别技术从传统的几何特征和模板匹配方法，发展到如今基于深度学习的高精度识别，经历了巨大的演变。通过使用Python和dlib库，我们可以轻松实现高效的人脸识别系统。
人脸识别 之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。...另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。...dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。...ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比CNN 更加强大。 1....detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 2.加载人脸关键点检测器 sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
人脸识别 之所以用 Dlib 来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。...shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。...dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 是训练好的ResNet人脸识别模型。...ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。 1....detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 2.加载人脸关键点检测器 sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
人脸识别 之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。...另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。...dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。...ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比CNN 更加强大。 1....= sys.argv[4] 15# 1.加载正脸检测器 16detector = dlib.get_frontal_face_detector() 17# 2.加载人脸关键点检测器 18sp = dlib.shape_predictor
人脸识别 之所以用 Dlib 来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。...另外的 girl-face-rec.py 是我们的python脚本。 shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。...dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 是训练好的ResNet人脸识别模型。...ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。 1....detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 2.加载人脸关键点检测器 sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
这种技术通常使用各种算法（如 PCA、LBP、CNN 等）来提取人脸特征，并使用相似性计算方法来比较和匹配人脸。...请注意，DeepFace 中的默认检测器是 OpenCV。使用 OpenCV 进行人脸检测 Dlib: 该检测器在后台使用 hog 算法。因此，与 OpenCV 类似，它不是基于深度学习的。...MTCNN: MTCNN 这是一个基于深度学习的人脸检测器，它带有面部特征点。这就是为什么 MTCNN 的检测和对齐得分都很高的原因。但是，它比 OpenCV，SSD 和 Dlib 慢。...detectors = ["opencv", "ssd", "mtcnn", "dlib", "retinaface"] 应该使用哪种人脸检测器？...- detector_backend 参数指定要使用的人脸检测器后端，可以是opencv、retinaface、mtcnn、ssd、dlib或mediapipe。
人脸检测方式对比 OpenCV Haar人脸检测 优点 1）几乎可以在CPU上实时工作； 2）简单的架构； 3）可以检测不同比例的人脸。...缺点 基本上没有什么明显的缺点 Dlib HoG人脸检测 优点 1）CPU上最快的方法； 2）适用于正面和略微非正面的人脸； 3）与其他三个相比模型很小； 4）在小的遮挡下仍可工作。...Dlib CNN人脸检测 优点 1）适用于不同的人脸方向； 2）对遮挡鲁棒； 3）在GPU上工作得非常快； 4）非常简单的训练过程。...缺点 1）CPU速度很慢； 2）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器； 3）人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。...DNN检测结果 以上图片使用Haar无法识别人脸，使用DNN完全可以识别。如果我们使用OpenCV提供的训练模型进行人脸识别，基本上函数调用及参数就是以上的值，而且识别率99%以上。
但是，如果我们使用1时间（rects_2 = detector(gray, 1)）上采样的灰度图像检测到人脸，则可以正确检测到这三个人脸。 Dlib 库还提供了 CNN 人脸检测器。...您可以使用dlib.cnn_face_detection_model_v1()创建 CNN 人脸检测器。 构造器从文件中加载人脸检测模型。 您可以从这里下载预训练的模型（712 KB）。...CNN 面部检测器比dlib HOG 面部检测器更加精确，但是运行起来需要更多的计算能力。...请记住，face_processing库内部使用 HOG 和 CNN dlib人脸检测器。 使用cvlib的人脸检测 为了完整起见，我们在本节中介绍cvlib包，因为它还提供了面部检测算法。...使用基于 Dlib DCF 的跟踪器的人脸跟踪 在face_tracking_correlation_filters.py脚本中，我们使用 Dlib 正面人脸检测器进行初始化，并使用基于dlib DCF
任务 1.1 训练目的 使用Dlib提取人脸特征并训练二类分类器 (smile, nosmile) 来识别人脸微笑表情。...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。...这些是 # 面部的点，例如嘴角、眉毛、眼睛等。 # # 我们使用的人脸检测器是使用经典的定向直方图 # 梯度 (HOG) 特征结合线性分类器、图像金字塔、 # 和滑动窗口检测方案制成的。...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。
项目概述篇：系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计； 环境部署篇：提供C++和Python两种编程语言的版本，系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译...，人脸区域检测和人脸特征点标定的算法原理和实现机制，让大家对人脸识别与机器学习、深度学习进行有效关联； 学习框架篇：系统介绍主流深度学习框架，重点就本课程用到Dlib深度学习框架进行介绍，通过dlib深度学习实战案例...1和dlib深度学习实战案例2，两个完整的案例，让大家对dlib的深度学习框架有一个直观的认识； 二、正文 2.1 业务架构 人脸识别系统的业务架构，可以分为三大层次：样本标注、模型训练和模型应用。...样本标注，包括样本标注工具的使用、人脸区域检测样本标注和人脸特征点标定样本标注；模型训练，包括人脸区域检测模型训练、人脸区域检测模型评估，人脸特征点标定模型训练、人脸特征点标定模型评估，已经人脸比对模型训练和人脸比对模型评估...算法模型层涉及的关键技术主要包括人脸区域检测算法模型（Hog/CNN），人脸特征点检测算法模型（ResNet/CNN)，人脸对齐算法模型、人脸验证算法模型和活体检测算法模型。
dlib 是较流行的人脸识别的开源库，使用c++编写，里面包含了许多的机器学习算法,。...68个点的位置如下： import dlib import cv2 # 与人脸检测相同，使用dlib自带的frontal_face_detector作为人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector...,使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果 dets = detector(img, 1) # 使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标 # 下标k即为人脸序号 # left...： import dlib import cv2 import numpy as np # 与人脸检测相同，使用dlib自带的frontal_face_detector作为人脸检测器 detector...= dlib.get_frontal_face_detector() # 使用官方提供的模型构建特征提取器 predictor = dlib.shape_predictor(r'C:\Python39
用dlib的正脸检测器进行人脸检测，用dlib提供的模型提取人脸的五个关键点。代码如下： #!..._5_face_landmarks.dat" predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) # dlib正脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector...用opencv自带的人脸检测器检测人脸 # face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") # faces...的人脸检测代替OpenCV的人脸检测----------------------- # dlib人脸关键点检测器 predictor_path = "shape_predictor_5_face_landmarks.dat..." predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) # dlib正脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector
import dlib #导入该库用于人脸识别 from skimage import io #导入该库主要用于图像载入 import cv2 detector=dlib.get_frontal_face_detector...()#加载Dlib检测器 img=io.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#载入原图 dets=detector(img,1)#人脸检测 print("检测到的人脸数目...: {}".format(len(dets))) for d in dets: #使用OpenCV在原图上标出人脸位置 left_top=(dlib.rectangle.left(d),...dlib.rectangle.top(d))#左上方坐标 right_bottom=(dlib.rectangle.right(d),dlib.rectangle.bottom(d))#右下方坐标...: 1 算法：基于Dlib进行人脸检测与标记是指对于任意输入的目标图像通过算法策略对其进行搜索来检测其中是否包含有人脸特征的图像区域。
言归正传，进入今天的主题---人脸检测与识别，人脸检测就是将人脸的特征点进行提取，识别就是在提取特征点的基础上，根据每个人特征点的不同，进行不同的识别出那幅人脸属于张三，那幅人脸属于李四，等等。。...一、人脸检测 本次人脸检测和识别，主要用到下面的代码： #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor...(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor...imshow("xxx",img) cv2.imwrite("2.jpg",img) cv2.waitKey(0) detect(filename) 代码中这一句为opencv中集成好的人脸识别检测器...，可以拿来直接使用： face_cascade =cv2.CascadeClassifier(".
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ?...-cp36-cp36m-win_amd64.whl 使用命令安装： pip3 install D:\soft\py\dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 显示结果...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36
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