什么是人脸检测算法？

发表于 作者 IT之美

人脸检测是图像处理中的一个重要任务,目的是在图片中找出人脸区域的位置和范围。

常用的人脸检测算法有:

  1. Haar特征 + Adaboost:
  • Haar特征:用来描述人脸的特征,如眼睛、鼻子和嘴巴等。每一个Haar特征都包含黑色和白色的矩形区域。
  • Adaboost:用于选择最优Haar特征,并构建强分类器。
    流程是:从很多Haar特征中选取最优特征,构建强分类器,对图像中的每一个子窗口进行分类,找到人脸区域。
  1. HOG + SVM:
  • HOG(Histogram of Oriented Gradients):用梯度方向直方图描述人脸特征。
  • SVM(Support Vector Machine):构建人脸和非人脸的分类器。
    流程是:计算图像中的HOG特征,输入SVM分类器进行分类,找到人脸区域。
  1. CNN(Convolutional Neural Network):
    使用CNN直接对原始图像进行学习和分类,找到人脸区域。常用的网络结构有faster R-CNN、SSD等。
    相比前两种方法,CNN具有更强的特征学习能力,检测效果更好。代码实现如下:
python
# 构建CNN模型
model = faster_rcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) 
model.classifier = nn.Linear(2048, 2)

# 输入图像和GT框
image = tensor.from_numpy(np.zeros((3, 600, 600)))
boxes  = np.array([[10, 10, 50, 50], [100, 100, 200, 200]])

# 计算loss并反向传播更新参数  
loss = model(image, boxes)
loss.backward()

# 对测试图像进行预测 
preds = model(image_test)
keep = nms(preds, 0.5)
final_boxes = [preds[i] for i in keep]

在上述代码中,我们将faster R-CNN模型的分类层替换为二值分类,判断窗口中是否有人脸。在训练过程中,计算人脸框和分类的loss,更新模型参数。在测试时,使用NMS去除重叠框,获得最终的人脸检测结果。