我正在寻找一个稳健的人脸检测算法/库，最好使用C语言（C ++也可以；如果必要，我可以转换其他语言）。我过去曾经使用过OpenCV的实现，但我认为它对旋转不变性不敏感。不需要实时处理，但速度也不应该太慢（每张照片可能需要一两秒钟）。希望能高可靠性，且虚警较少。有人知道有什么好的实现吗？
C/C++中的强大人脸检测？
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- mpen
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4“你可以快速、便宜或准确地完成，选择其中两个。”这看起来就像是在要求不可能的事情。 - Tabitha
5@Wergan：我并没有要求快速和廉价。准确的人脸检测可以在50毫秒内完成。我说最多可能需要2000毫秒。这不算要求过高。 - mpen
1模式识别是一个非常困难的主题，特别是如果你从单一角度视图（如照片）工作。这将是一路上的试错：对于大头照来说还可以（相对容易），但对于全彩色人群照来说则几乎不可能。 - slashmais
这是为一个相册网站而设计的。我不需要处理整个人群，只需要挑选出照片中的主要对象即可。但我认为处理整个人群也并非不可能...我已经看到一些非常令人印象深刻的处理结果了。 - mpen
6个回答
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请查看OpenCV Wiki上关于使用Haar-like特征进行人脸检测的页面。
@floppydisk：同一个人发布了另一个项目，用于实现这些用于人脸检测的Haar-like特征。
这个概念并不难理解，甚至可以自己实现。也许最困难的部分是构建级联增强分类器（但openCV已经全部准备好了！）
在人脸检测中可以使用其他一些方法，这些方法可以被制作成对仿射变换不变的形式，包括：
- SVD/PCA的Eigenfaces
- 傅里叶描述符
- 统计形状模型（特别是这篇论文）
- Amro
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你可以尝试查看这个库：
http://vasc.ri.cmu.edu/NNFaceDetector/
在其中一个测试用例中，显示了旋转的面孔。正如您所看到的，它是作为论文完成的，如果您愿意，也可以阅读那篇论文。
- rpkelly
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嗯...只有大约80%的召回率，但误报率很低（高精度）。我不确定这是好是坏？哦好吧，如果我能编译它，这已经足够开始了。谢谢 :) - mpen
高精度对我来说更重要。如果必要的话，剩下的20%可以手动标记，但我认为我们现在应该能够获得超过95%的准确率。也许我错了。 - mpen
好的，这个在64位Ubuntu上好像无法编译。 - mpen
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马克 - 你说OpenCV可能不具有旋转不变性
那么，是什么阻止你在每个比较后旋转90度进行四次比较呢？
- warren
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没有任何东西可以阻止它。这是一个有效的回答 ;) - mpen
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在Code Project上，有人发布了一个面部识别项目的详细说明以及该项目的一些C++源代码和他使用的库的链接。他的算法专注于使用颜色差异来找到皮肤贴片，然后测试19x19像素图片是否匹配人脸。我不熟悉所有的人脸识别库，但是通过阅读他的代码，许多的方法和函数名称中都带有CV，因此他可能使用的是OpenCV库，但我并不十分确定。不过，他提供了关于他的应用程序和源文件的大量解释，这可能是一个良好的起点。
- FloppyDisk
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1他可能正在尝试构建自己的CV库。我以为他可能一直在剥离OpenCV的部分，但没有什么真正表明这一点。他吹嘘有98%的准确率，但那主要是在他自己的脸上进行训练和测试的，所以并不能说明太多问题。他没有提到任何关于旋转的内容...我希望他能给出更详细的评估。精度-召回曲线很棒。好吧，谢谢你。我也可以试试...说不定会非常好。 - mpen
1我有更好的统计数据，可以证明那个声称拥有98%准确率的人在撒谎或者是过度训练。面部识别目前还远远达不到这个水平，即使是最好的系统也没有那么高的准确率。 - monksy
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我没有使用Haar特征进行人脸检测，但据我记得，它可能比特征脸/主成分分析更有效地检测人脸。
我遇到了关于人脸旋转问题的问题。我的想法是，也许您可以尝试形状匹配并尝试纠正对象。尝试将其定位为正常头部长宽比。我在Eigenface项目中从未走得那么远，但请告诉我它的工作原理。这在matlab中应该很容易。:P
- monksy
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我唯一使用过的是Visionics FaceIt。它运行得相当不错，但据我所知，它非常非常远离免费（无论是啤酒还是言论自由）。
- chaos
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1应该提到“免费”也很好。FaceIt似乎是面部识别软件... 我正在寻找一个开源算法。 - mpen
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