羽在石

如何定位图像中的人脸位置?

发表时间:2019-01-15 13:37

人脸图像识别,是指通过对人脸图像或图像序列的分析,机器判断出图像上人的身份、性别、年龄以及面部表情等特征的过程。


要实现这个过程,我们需要完成下面几个关键技术的分析:


(1)人脸检测:检测到图像中的人脸区域。

(2)人脸识别:识别人的身份。

(3)人脸跟踪:定位并跟踪视频中的人脸。

(4)姿态估计:得到人脸方向和眼睛注视位置。

(5)表情识别:识别人的面部表情。


人脸检测(Face Detection)是指在输入图像中确定所有人脸(如果存在)的位置、大小和位姿的过程。


而人脸检测,是这个识别过程的第一步,也是任何人脸处理系统要完成的第一步。如何从图像中快速、准确的定位到人脸,是能否做好图像识别的关键。这也成为如今研究的热点。


从一幅图像中检测人脸的方法可以分为以下四种:


(1)基于知识

这种方法是根据对人脸的研究,形成明确的规则,来检测人脸。比如一幅图像中,人脸出现的区域,肯定是有两个眼睛、一张嘴、一个鼻子;且眼睛和嘴之间满足一定距离。

这种方法的规则难以定义,因为人脸难以规则化,且不同姿势的人脸规则不一样。


(2)基于特征

这种方法寻找人脸的不变特征,如眼睛、嘴、鼻子,用边缘检测器提取,建立统计模型,描述特征间的关系,从而确定人脸。

这种方法容易受光照、噪声的干扰。


(3)模板匹配

存储几种标准的人脸模式作为库,比较输入图像与人脸库中图像的关系,来检测。

这种方法的检测精度与模板有关。


(4)机器学习

从训练图像中,自动学习,获得模型,用模型来预测人脸。数据量大的时候,这种方法效果不错。


任何一种方法,都有自己的优点、缺点。不可能用一种方法就解决所有问题。所以,把多个方法混合使用,或者综合颜色、运动、形状等其他特征,才是能在实践中应用的方法。


本文配图用www.betafaceapi.com检测得到的结果如下:

  • 检测参数:年龄,胡须,表情,性别,眼镜,人种


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