人脸检测综述mtcnn论文中的人脸检测达到了什么样的水准

数码相机人脸检测的原理。

简单的：： 。

人脸识别系统主要是根据眼睛和嘴的相对位置以及脸部的大概形状来判断，两只眼睛和嘴是人脸上最突出的3个元素，而它们的三角形布局关系更是判断的核心。

记得我们在测试第一代富士人脸识别数码先机FinePix F31时，它曾经把类似布局的3个点识别为人脸。

不过随着识别技术的不断改进，目前，误判断的可能已经少多了。

也正是因为这个原因，如果这3个点中少一个，相机都无法识别人脸。

例如，对于侧面的人脸，目前的技术无法识别；你如果戴着口罩，相机无法识别；但戴眼镜没有问题，因为那更强化了眼睛这个元素。

专业的：： 人体面貌识别技术的原理 1、人体面貌识别技术的内容 人体面貌识别技术包含三个部分： （1） 人体面貌检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。

一般有下列几种方法： ①参考模板法 首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸； ②人脸规则法 由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸； ③样品学习法 这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器； ④肤色模型法 这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法 这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

（2）人体面貌跟踪 面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。

具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。

此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

（3）人体面貌比对 面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。

这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。

所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。

目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法： ①特征向量法 该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法 该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。

此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。

”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。

如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。

一般要求判断时间低于1秒。

2、人体面貌的识别过程 一般分三步： （1）首先建立人体面貌的面像档案。

即用摄像机采集单位人员的人体面貌的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。

（2）获取当前的人体面像 即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。

（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对 即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。

上述的“面纹编码”方式是根据人体面貌脸部的本质特征和开头来工作的。

这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。

人体面貌的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

AF：： “af”是英文〔audio frequency〕的缩写，意思是〔视频〕〔illuminator〕中文意思是〔照明〕，整体意思应该是〔增加视频亮度〕

人脸检测技术的技术应用

每个人都有一张脸，而且是一个人最重要的外貌特征。

这种技术最热门的应用领域有三个方面： 第一，身份认证与安全防护。

在这个世界上，只要有门的地方几乎都带有一把锁。

当然，在许多安全级别要求较高的区域，例如金融机构、机关办公大楼、运动场馆、甚至重要设施的工地，都需要对大量的人员进行基于身份认证的门禁管理。

手机、笔记本电脑等个人电子用品，在开机和使用中经常要用到身份验证功能。

第二，媒体与娱乐。

人们的许多娱乐活动都是跟脸部有关的。

最著名的娱乐节目之一就是川剧的变脸。

在网络虚拟世界里，通过人脸的变化，可以产生大量的娱乐节目和效果。

手机、数码相机等消费电子产品中，基于人脸的娱乐项目越来越丰富。

QQ、MSN等即时通信工具以及虚拟化身网络游戏也是人脸合成技术的广阔市场。

第三，图像搜索。

传统搜索引擎的图像搜索其实还是文字搜索。

基于人脸图像识别技术的搜索引擎将会具有广泛的应用前景。

而且大部分以图片作为输入的搜索引擎，例如tineye(2008年上线)、搜狗识图(2011年上线)等，本质上是进行图片近似拷贝检测，即搜索看起来几乎完全一样的图片。

2010年推出的百度识图也是如此，在经历两年多的沉寂之后，百度识图开始向另一个方向探索。

与之前的区别在于，如果用户给出一张图片，百度识图会判断里面是否出现人脸，如果有，百度识图在相似图片搜索之外，同时会全网寻找出现过的类似人像。

　　新增加的技术简而言之，首先是人脸检测并提取出特征表达，随后再据此进行数据库对比，最后按照相似度排序返回结果。

其实，人脸检测并不是新技术，相关研究已有三十年历史，然而直到去年底，百度才决定推动这一技术付诸实施。

全球60亿人口，人脸相关技术应用前景不可限量！

mtcnn论文中的人脸检测达到了什么样的水准

CNN卷积神经网络是一种深度模型。

它其实老早就已经可以成功训练并且应用了（最近可能deeplearning太火了，CNNs也往这里面靠。

虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己的理解的）。

它在原始的输入中应用可训练的滤波器trainablefilters和局部邻域池化操作localneighborhoodpoolingoperations，得到一个分级的且逐渐复杂的特征表示。

有实践表示，如果采用合适的规则化项来训练，它可以达到非常好的效果。

CNN还让人青睐的一点就是它会对例如姿势、光照和复杂背景存在不变性。