adaboost人脸检测

这是《opencv2.4.9tutorial.pdf》的objdetect module的唯一一个例子。 在opencv中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器，然后就是检测就行。在opencv中，“opencv/sources/data中就有内置训练好的：基于haar特征的级联分类器、基于hog特征的级联分类器、基于lbp特征的级联分类器”三种。相比较来说 算haar文件夹中的分类器最多，其他两个比如：hog的只有一个行人检测分类器“hogcascade_pedestrians.xml”而已； lbp的有三个分类器：“lbpcascade_frontalface.xml”、“lbpcascade_profileface.xml”、“lbpcascade_silverware.xml”。· 采用的是级联分类器类： CascadeClassifier，并通过不同的分类器类型进行初始化。 1、先设定不同的分类器： 这里使用自带的haar特征的前人脸和眼睛级联分类器： string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; string eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; 2、然后进行分类器类的初始化：

开发需求分析 功能：合理推荐学生找到合适的自习室，节省时间。 开发策略：通过后端处理数据，将之展现在前段搭建的平台上。 框架： 　　前端：html5 　　后端：OpenCV和C++ 基本架构 　　前段用于处理用户的输入以及需求信息，后端用于处理运算用户所需的结果 前端架构设计 一、功能 读入学生对于某教学楼的查询需求，并显示对应结果 二、页面构成 1.顶端是中国人民大学的logo，以及“教室资源管理系统”的字样。 2.中间是搜索框和搜索按钮 3. 下方左侧是选择指定教学楼的单选表单 ; 4. 下方右侧是显示搜索结果的表格 , 一列为教室编号 , 另一列为拥挤程度。 三、 页面设计 : 初步设计的页面如下图所示 , 之后会继续修改 : 后端架构设计： 后端人脸检测部分使用OpenCV和C++语言完成。它分为下面两个部分： （一）分类器的训练 建立一个含有大量图片的样本库，样本库中的图片分为包含人脸特征和不包含人脸特征两种。从样本库中将人脸和非人脸的haar-like特征提取出来，作为分类器训练过程的输入，然后使用Adaboost算法训练出一个级联的强分类器。该分类器就是一个对人脸和非人脸的判断器。 （二）人脸检测 若待检测的是视频或摄像头的录像，则从其中提取一帧进行图片预处理；若待检测的是图片，则直接进行图片预处理阶段。加载在上一步工作中训练得到的分类器，对截取的待识别图像进行检测

这是《opencv2.4.9tutorial.pdf》的objdetect module的唯一一个例子。 在 OpenCV 中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器，然后就是检测就行。在 opencv 中，“opencv/sources/data中就有内置训练好的：基于haar特征的级联分类器、基于hog特征的级联分类器、基于lbp特征的级联分类器”三种。相比较来说 算haar文件夹中的分类器最多，其他两个比如：hog的只有一个行人检测分类器“hogcascade_pedestrians.xml”而已； lbp的有三个分类器：“lbpcascade_frontalface.xml”、“lbpcascade_profileface.xml”、“lbpcascade_silverware.xml”。· 采用的是级联分类器类： CascadeClassifier，并通过不同的分类器类型进行初始化。 1、先设定不同的分类器： 这里使用自带的haar特征的前人脸和眼睛级联分类器： string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; string eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; 2、然后进行分类器类的初始化：

设备与环境 raspberry 3b winscp vnc 检测人脸 级联分类器 cascadeclassifier 级联分类器，即使用类 Haar 特征工作的级联增强分类器，是集成学习的一种特殊情况，称为 boost。它通常依赖于 Adaboost 分类器（以及其他模型，如 Real Adaboost、Gentle Adaboost 或 Logitboost）。 级联分类器在包含检测目标的几百个样本图像以及不包含检测目标的其他图像上进行训练。 opencv中有训练好的人脸文件。 代码 import numpy as np import cv2 # Create a memory stream so photos doesn't need to be saved in a file image = cv2.imread('lena.bmp',1) cv2.imshow("image", image) #Load a cascade file for detecting faces face_cascade = cv2.CascadeClassifier('faces.xml') #Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("image",gray) #Look for

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。 二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。 三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。 haar特征也是基于灰度图， 首先通过大量的具有比较明显的haar特征（矩形）的物体图像用模式识别的方法训练出分类器，分类器是个级联的，每级都以大概相同的识别率保留进入下一级的具有物体特征的候选物体，而每一级的子分类器则由许多haar特征构成（由积分图像计算得到，并保存下位置），有水平的、竖直的、倾斜的，并且每个特征带一个阈值和两个分支值，每级子分类器带一个总的阈值

转自：知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401788 早在指纹识别应用中就有针对于活体手指的检测技术，即使机器只对真人活体指纹产生识别反应，对其他一切物质不作识别，用于指纹识别产品如考勤机、门禁系统等。 活体指纹识别的原理比较简单：如识别皮肤的温度、人体皮肤的电容值等。 本文主要是针对人脸识别应用中出现的 人脸活体检测 做简要调研及论述。有关人脸检测相关内容可以参考我的另一篇文章—— 人脸检测与深度学习 传送门~ 知乎专栏 引言——人脸识别技术迈向更高层次的一大障碍：活体检测 随着线上支付的不断普及，相关的人脸识别等技术正在中国不断进步。近日，麻省理工科技评论评出全球十大突破技术，其中由“刷脸支付—— Paying with Your Face ”榜上有名。 技术突破：人脸识别技术如今已经可以十分精确，在网络交易等相关领域已被广泛使用。 重大意义：该技术提供了一种安全并且十分方便的支付方式，但是或许仍存在 隐私泄露问题 目前基于深度学习的发展，我认为还有一个问题就是 存在被伪造合法用户人脸的攻击的风险。 ——————————————- 更新补充分割线 ———————————————— 评论区有问到这方面的开源代码，我这边没有仔细找过，在github找了一些相关代码，没有验证过，汇总了一下希望对大家有帮助： 1.C++代码 https:/

文章目录 传统的算法 深度学习的检测方法 传统的算法 基于ACF特征的人脸检测 ACF & VJ Framework ACF：聚合通道特征，简单来说就是把各种特征聚合到一起，比如10个通道，可以包含 RGB, HSV, HOG等 训练阶段：预处理获取一批人脸的正负样本，训练一个级联的 Adaboost 分类器（多个 Adaboost 级联检测），用于判断是否是人脸； 检测阶段：遍历输入的图（设定一定的步长），通过训练好的分类器判断是否是人脸，去重，done. 速度比较快：积分图，决策树也快 opencv 的人脸检测 基本上跟上面的类似，只是分别采用了不同的初始特征，opencv里有用 haar | hog | lbp 等实现的特征提取，后面都采用了 cascade adaboost 做分类。 以上方法快，几乎可以找 CPU 上实时工作，简单的检测不同比例人脸，缺点是不抗遮挡，侧脸检测不到，误检会多些。 dlib HOG cpu上最快的方法，效果居中 深度学习的检测方法 opencv dnn 直达 底层基于 ResNet-10，快，cpu 实时，多角度，更稳定鲁棒。 dlib cnn cpu 上慢，gpu 上快，训练简单，不能检测小脸，中庸。 mtcnn (2016) & facenet 直达 这两个的准确率都达到了>99.5%。 文章来源: https://blog.csdn

人脸辨认体系的研讨始于20世纪60年代，80年代后跟着计算机技能和光学成像技能的开展得到提高，而真实进入初级的运用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技能完成为主；人脸辨认体系成功的关键在于是否具有顶级的中心算法，并使辨认成果具有实用化的辨认率和辨认速度；“人脸辨认体系”集成了人工智能、机器辨认、机器学习、模型理论、专家体系、视频图画处理等多种专业技能，一起需结合中间值处理的理论与完成，是生物特征辨认的最新运用，其中心技能的完成，展示了弱人工智能向强人工智能的转化。 人脸辨认体系首要包含四个组成部分，分别为：人脸图画收集及检测、人脸图画预处理、人脸图画特征提取以及匹配与辨认。 人脸图画收集及检测 人脸图画收集：不同的人脸图画都能经过摄像镜头收集下来，比方静态图画、动态图画、不同的方位、不同表情等方面都可以得到很好的收集。当用户在收集设备的拍照范围内时，收集设备会主动查找并拍照用户的人脸图画。 人脸检测：人脸检测在实践中首要用于人脸辨认的预处理，即在图画中精确标定出人脸的方位和巨细。人脸图画中包含的形式特征非常丰厚，如直方图特征、色彩特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并运用这些特征完成人脸检测。 干流的人脸检测办法依据以上特征选用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的办法，它把一些比较弱的分类办法合在一起

人脸识别系统分析：系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速高效查到可疑目标提供服务。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起

人脸辨认体系的研讨始于20世纪60年代，80年代后跟着计算机技能和光学成像技能的开展得到提高，而真实进入初级的运用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技能完成为主；人脸辨认体系成功的关键在于是否具有顶级的中心算法，并使辨认成果具有实用化的辨认率和辨认速度；“人脸辨认体系”集成了人工智能、机器辨认、机器学习、模型理论、专家体系、视频图画处理等多种专业技能，一起需结合中间值处理的理论与完成，是生物特征辨认的最新运用，其中心技能的完成，展示了弱人工智能向强人工智能的转化。 人脸辨认体系首要包含四个组成部分，分别为：人脸图画收集及检测、人脸图画预处理、人脸图画特征提取以及匹配与辨认。 人脸图画收集及检测 人脸图画收集：不同的人脸图画都能经过摄像镜头收集下来，比方静态图画、动态图画、不同的方位、不同表情等方面都可以得到很好的收集。当用户在收集设备的拍照范围内时，收集设备会主动查找并拍照用户的人脸图画。 人脸检测：人脸检测在实践中首要用于人脸辨认的预处理，即在图画中精确标定出人脸的方位和巨细。人脸图画中包含的形式特征非常丰厚，如直方图特征、色彩特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并运用这些特征完成人脸检测。 干流的人脸检测办法依据以上特征选用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的办法，它把一些比较弱的分类办法合在一起