google人脸检测论文

python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记

Dlib简介：

首先给大家介绍一下Dlib

Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。

Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。

最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细。

Dlib主页：

这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法

这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文。毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂，感兴趣的同学可以下载看看。

Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库，识别率都非常的低，而Dlib的效果简直出乎意料。

相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：

Dlib for python 配置：

因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了。

我的环境是:

大家都知道Ubuntu是自带的，而且很多Ubuntu系统软件都是基于的，有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl + C 的时候系统已经没了一半了…

所以我发现想要搞崩系统，这句话比rm -rf 还给力…

sudo apt-get remove

首先安装两个python第三方库的下载安装工具,好像是预装了easy_install

以下过程都是在终端中进行：

1.安装pip

sudo apt-get install python-pip1

2.安装easy-install

sudo apt-get install python-setuptools1

3.测试一下easy_install

有时候系统环境复杂了，安装的时候会安装到别的python版本上，这就麻烦了，所以还是谨慎一点测试一下，这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下。

sudo easy_install Mechanize1

4.测试安装是否成功

在终端输入python进入python shell

python1

进入python shell后import一下刚安装的mechanize

>>>import mechanize1

没有报错，就是安装成功了，如果说没有找到，那可能就是安装到别的python版本的路径了。

同时也测试一下PIL这个基础库

>>>import PIL1

没有报错的话，说明PIL已经被预装过了

5.安装numpy

接下来安装numpy

首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库

sudo apt-get install python-dev1

之后就可以用easy-install 安装numpy了

sudo easy_install numpy1

这里有时候用easy-install 安装numpy下载的时候会卡住，那就只能用 apt-get 来安装了：

sudo apt-get install numpy1

不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后，直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了，然后就很麻烦了，我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么，所以风险还是很大的，所以还是尽量用easy-install来安装。

同样import numpy 进行测试

python>>>import numpy1234

没有报错的话就是成功了

下面的安装过程同理，我就从简写了，大家自己每步别忘了测试一下

6.安装scipy

sudo apt-get install python-scipy1

7.安装matplotlib

sudo apt-get install python-matplotlib1

8.安装dlib

我当时安装dlib的过程简直太艰辛，网上各种说不知道怎么配，配不好，我基本把stackoverflow上的方法试了个遍，才最终成功编译出来并且导入，不过听说更新之后有了,那真是极好的，我没有亲自配过也不能乱说，这里给大家分享我配置的过程吧：

1.首先必须安装libboost，不然是不能使用.so库的

sudo apt-get install libboost-python-dev cmake1

2.到Dlib的官网上下载dlib，会下载下来一个压缩包，里面有C++版的dlib库以及例子文档，Python dlib库的代码例子等等

我使用的版本是,大家也可以在我这里下载：

之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake

cd to 123

之后会得到一个，复制到dist-packages目录下即可使用

这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：

将.so复制到dist-packages目录下

sudo cp /usr/local/lib/

最新的好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～

有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下

9.安装skimage

sudo apt-get install python-skimage1

10.安装imtools

sudo easy_install imtools1

Dlib face landmarks Demo

环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序

1.人脸检测

源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See   This example program shows how to find frontal human faces in an image.  In#   particular, it shows how you can take a list of images from the command#   line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human#   face.##   The examples/faces folder contains some jpg images of people.  You can run#   this program on them and see the detections by executing the#   following command:#       ./ ../examples/faces/*.jpg##   This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented#   Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image#   pyramid, and sliding window detection scheme.  This type of object detector#   is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects#   in addition to human faces.  Therefore, if you are interested in making#   your own object detectors then read the example#   program.  ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE#   Dlib comes with a compiled python interface for python on MS Windows. If#   you are using another python version or operating system then you need to#   compile the dlib python interface before you can use this file.  To do this,#   run .  This should work on any operating#   system so long as you have CMake and boost-python installed.#   On Ubuntu, this can be done easily by running the command:#       sudo apt-get install libboost-python-dev cmake##   Also note that this example requires scikit-image which can be installed#   via the command:#       pip install -U scikit-image#   Or downloaded from . import sysimport dlibfrom skimage import iodetector = ()win = ()print("a");for f in [1:]:print("a");print("Processing file: {}".format(f))img = (f)# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image# 1 time.  This will make everything bigger and allow us to detect more# = detector(img, 1)print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))    for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(i, (), (), (), ()))()(img)(dets)()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection.  The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched.  This can be# used to broadly identify faces in different (len([1:]) > 0):img = ([1])dets, scores, idx = (img, 1)    for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(d, scores[i], idx[i]))1234567891011128192021222324252627282930337383940414243444546474849505575859606162636465666768697077778798081

我把源代码精简了一下，加了一下注释：

# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport dlibfrom skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = ()#使用dlib提供的图片窗口win = ()#[]是用来获取命令行参数的，[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in [1:]:    #输出目前处理的图片地址print("Processing file: {}".format(f))    #使用skimage的io读取图片img = (f)    #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果dets = detector(img, 1)    #dets的元素个数即为脸的个数print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))    #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标#下标i即为人脸序号#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离for i, d in enumerate(dets):print("dets{}".format(d))print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( i, (), (), (), ()))    #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度dets, scores, idx = (img, 1)for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))    #绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)(img)(dets)    #等待点击()123456789101112819202122232425262728293033738394041424344454647484950

分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：

运行的时候把图片文件路径加到后面就好了

python ./data/

一张脸的：

两张脸的：

这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多

2.人脸关键点提取

人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。

除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：

也可以从我的连接下载：

这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。

源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See   This example program shows how to find frontal human faces in an image and#   estimate their pose.  The pose takes the form of 68 landmarks.  These are#   points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on#   the eyes, and so forth.##   This face detector is made using the classic Histogram of Oriented#   Gradients (HOG) feature combined with a linear

URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？