脸探－AI智能人脸识别系统转载请注明：文章转载自 开源中国社区
本文标题：49 款人脸检测/识别的API、库和软件
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刘明，不知道有木有PHP的扩展
引用来自“李惟”的评论我想问下即便你知道人脸在什么位置了，能做什么呢。识别他的名字？说出他是男还是女？检测身体状况、年龄？有没有怀孕？人脸密码？好像这些API都不提供哦，那么他有什么棒的呢？除了能说明图片中脸在哪？我还真不太需要那是因为你用不着～～ 我正需要这样的好东西～
不知道会到否
引用来自“吴恒”的评论现在一套人脸的工业用途的价值在五万以上了,这些人脸库是不是真的可靠,误识率有多少?能在工业上用吗?这都是个未知数.中科院一套人脸买两万多.您对行业很了解吗
问各路大神，哪个好用？
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该项目是基于Face++开发的一款人脸识别App，通过照片可以检测性别、年龄和照片中人物数量。是模仿微软(Microsoft)的HowOld应用开发的类似App。目前已经上线豌豆荚、魅族应用市场、搜狗手机助...
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/hongbinxu 或 http://hongbin96.com/ 文章链接：http://blog.csdn.net/hongbinxu/article/details/ 或http://hongbin96.com/125 今天看微信时...
hongbin_xu
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天涯明月笙
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扫一扫去看“微生活”快乐工作，简单生活学习了开源人脸识别程序Openface的代码。Openface的思路是先将人脸从图像中提取出来，再通过FaceNet，即使用了triplet loss的神经网络将图像分类或者识别。
本篇文章的代码的作用是，使用dlib库将人脸探测、提取的方法集合成类，方便调用。
本篇文章的代码的思路是，在通用模板中的68个人脸标记点的基础上，使用dlib库以及预训练出的参数，确定输入图像的人脸标记点，再使用opencv的内置函数进行仿射变换，得到输出对齐的图像，以便下一步训练时使用。
import cv2
import dlib
import numpy as np
TEMPLATE = np.float32([( , )...
(TEM_MIN, TEM_MAX) = (np.min(TEMPLATE, axis = 0), np.max(TEMPLATE, axis = 0))
STANDARD_TEMPLATE = (TEMPLATE - TEM_MIN) / (TEM_MAX - TEM_MIN)
class AlignDlib():
INNER_EYES_AND_BOTTOM_LIP = [39, 42, 57]
OUTER_EYES_AND_NOSE = [36, 45, 33]
def __init__(self, FacePredictor):
assert FacePredictor is not None
self.detector = dlib.get_frontal_face_detector()
self.predictor = dlib.shape_predictor(FacePredictor)
def getAFBB(self, RgbImg):
assert RgbImg is not None
return self.detector(RgbImg, 1)
except Exception as e:
print("Warning: {}".format(e))
def getLFBB(self, RgbImg, SkipMulti = False):
assert RgbImg is not None
faces = self.getAFBB(RgbImg)
(not SkipMulti and len(faces) & 0) or len(faces) == 1:
return max(faces, key = lambda rect: rect.width() * rect.height())
return None
def findL(self, RgbImg, bb):
assert RgbImg is not None
assert bb is not None
points = self.predictor(RgbImg, bb)
return list(map(lambda p: (p.x, p.y), points.parts()))
def align(self, ImgDim, RgbImg, bb = None,
landmarks = None, landmark_indices =
INNER_EYES_AND_BOTTOM_LIP,
SkipMulti = False):
assert RgbImg is not None
assert landmark_indices is not None
if ImgDim is None:
ImgDim = 96
if bb is None:
bb = self.getLFBB(RgbImg, SkipMulti)
if bb is None:
if landmarks is None:
landmarks = self.findL(RgbImg, bb)
np_landmarks = np.float32(landmarks)
np_landmark_indices = np.array(landmark_indices)
H = cv2.getAffineTransform(np_landmarks[
np_landmark_indices], ImgDim *
STANDARD_TEMPLATE[
np_landmark_indices])
thumb_nail = cv2.warpAffine(RgbImg, H, (ImgDim, ImgDim))
return thumb_nail
代码具体代码请参考：https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace
vector arguments = get_arguments(argc, ar...
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http://www.vccoo.com/v/2ed520
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前提：我的这台...
Dlib人脸检测+对齐
1，dlib库的安装
准备工具：
（1）cmake，https://cmake.org/download/
（2）dlib库，http://dlib.net/，19.2的版本需要vs2015才可以支持...
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基于深度学习的人脸识别系统（Caffe+OpenCV+Dlib）【三】VGG网络进行特征提取
基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（g...
人脸特征点检测（二）
Dlib、libfacedetect、Seetaface人脸特征点检测
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鱼也能识别人脸 还能达到极高的准确率
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英国牛津大学和澳大利亚昆士兰大学的研究者发现，射水鱼可以通过学习来识别不同长相的人脸，并能达到极高的准确率。过去，学界普遍认为，要想完成这样惊人的任务，复杂的视觉识别能力是不可或缺的。
（原标题：鱼也能识别人脸）
英国牛津大学（University of Oxford）和澳大利亚昆士兰大学（University of Queensland）的研究者发现，射水鱼可以通过学习来识别不同长相的人脸，并能达到极高的准确率。过去，学界普遍认为，要想完成这样惊人的任务，复杂的视觉识别能力是不可或缺的 相关论文刊登在《科学报告》（Scientific Reports）杂志上。文章的第一作者，来自牛津大学动物学系的Cait Newport博士说到：“识别大量人类面孔的差异是一项极其困难的挑战，主要原因在于所有人类的面庞都是由嘴巴，鼻子和眼睛这些基础特征组成的。要想辨认成功就必须要进一步地识别更细微的面部特征差异。在辨识来自同个家庭的成员时，如果考虑到他们面孔的相似性，那么识别任务将会异常困难。”“人们猜测，识别面部差异是灵长类动物的专利，因为它们拥有容量极大且功能复杂的脑，人类脑中的一个特殊区域专门用于识别面部特征的细微差异。要验证这种假说，我们需要考察那些脑更小、功能更简单，且在演化过程中没有识别面孔需求的动物，是否仍然具备辨别人脸的能力。”研究发现，鱼类尽管缺少灵长类动物复杂的视觉皮层，但它们仍然可以从多达45张面孔中成功识别指定面孔。研究证明了鱼类（一种缺乏大脑重要组成部位新皮层的脊椎动物）确实具有令人惊叹的视觉辨别能力。研究者选用了来自热带的射水鱼作为试验对象，它们通过喷射水柱来捕食空中飞过的美味食物。试验中，研究者向射水鱼展示了两幅人脸图像，并且训练它们用喷水柱来选择特定的一幅。之后，射水鱼将会看到特定图像和其他新的人脸图像，它们居然可以从中正确选择特定图像。当研究员加大试验难度，将人脸图像的一些显著特征，例如头部形状和图像色彩移除后，射水鱼依然可以出色地完成任务。试验中射水鱼选择的准确率极高。第一个试验（从45幅图像中选择之前看到的特定图像）的正确率高达81%，第二个试验（采用黑白图像）的正确率更是达到了86%。Newport博士认为：“相比人类，鱼类的大脑要简单得多，而且完全没有人类用于识别面孔的脑部结构。尽管如此，许多鱼类仍然展现出了令人惊讶的视觉行为，并以自身实力证明了简单的头脑照样能挑战复杂的任务。”“射水鱼是一种来自热带的淡水鱼，它们可以通过嘴部喷射水柱来取食水面树枝上的小昆虫。我们将显示器放置在水族箱外向射水鱼展示人脸图片，并训练它们选择其中一张特定图片，当鱼们掌握了这项技能后，显示器将会重新展示包含这张特定图片在内的一系列新图片来测试鱼的学习结果。”
“在所有的测试中，射水鱼都成功选择了特定的人脸图片，这表示它们同样有辨别人脸区别的能力。当我们升级了挑战难度，把所有图片变成黑白照片，并统一所有照片的头部形状后，射水鱼依旧能成功识别特定图片。“这个试验结果说明，复杂的人脑结构并非识别人脸的必要条件。人脑的独特结构也许在于可以更快速的处理大量的人脸信息，或者在各种不同的观察条件下有效识别人脸。”&过去人类发现鸟类同样具有人脸识别技能，但与鱼类不同的是，鸟类具有与人类新皮层相似的脑部结构。此外，在鱼类的进化史中也不太可能演化出这项识别技能。
本文来源：《科学美国人》中文版《环球科学》
责任编辑：冷娜_NN5073
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