如何定位图像中的人脸位置？

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