美妆的第一步是人脸检测，找特征点。关于人脸检测，有很多成熟的库，我列举目前发现到的开源项目（注意软件所用的协议）。如果大家发现有漏掉的，可以发消息给我。 STASM www.milbo.users.sonic.net/stasm/ dlib ...

一、MTCNN的原理 　　搭建人脸识别系统的第一步是人脸检测，也就是在图片中找到人脸的位置。在这个过程中，系统的输入是一张可能含有人脸的图片，输出是人脸位置的矩形框，如下图所示。一般来说，人脸检测应该可以正确检测出图片中存在的所有人脸，不能用遗漏，也不能有错检。　　 　　　 　　获得包含人脸 ...

作者|Juan Cruz Martinez 编译|Flin 来源|towardsdatascience 今天，我们将学习如何检测图像中的人脸并提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。我们可以将这些信息作为一个预处理步骤来完成，例如捕捉照片中人物的人脸（手动或通过机器学习），创建效果来“增强 ...

　　之前的博客都是基本的图像处理，本篇博客整理一下用 FPGA 实现人脸检测的方法，工程比较有趣。 一、肤色提取 　　首先我们需要把肤色从外界环境提取出来，在肤色识别算法中，常用的颜色空间为YCbCr，Y 代表亮度，Cb 代表蓝色分量，Cr 代表红色分量。肤色在 YCbCr 空间受亮度 ...

我们将整个人脸检测算法分为3个阶段，分别是早期算法，AdaBoost框架，以及深度学习时代，在接下来将分这几部分进行介绍。 早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术，即用一个人脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配，确定这个位置处是否有人脸；此后机器学习算法被用于该问题，包括神经网络，支持向量机 ...

一：相关依赖文件下载 https://github.com/opencv/opencv 二：实现步骤（图片检测） （一）读取图片 （二）灰度转换 （三）获取人脸识别训练数据 这个xml文件，就是opencv在GitHub上共享 ...

MTCNN，multi task convolutional neural network，多任务卷积神经网络； 它同时实现了人脸检测和关键点识别，关键点识别也叫人脸对齐； 检测和对齐是很多其他人脸应用的基础，如人脸识别，表情识别； 网络特点： 1. 级联网络 2. 在线困难样本 ...

人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。 对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 ...