人脸识别中若干关键算法介绍

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1、以DIY表情为例人人研发/工程部淮静DIY表情人脸相关算法人脸检测、跟踪人脸关键点定位人脸变形、合成人脸属性分析人脸表示、识别人脸相关产品DIY表情人脸相关算法人脸检测、跟踪人脸关键点定位人脸变形、合成人脸属性分析人脸表示、识别人脸相关产品状态——表情——DIY表情恶搞好友……安卓端gif生成有bug检测——关键点定位——人脸变形DIY表情人脸相关算法人脸检测、跟踪人脸关键点定位人脸变形、合成人脸属性分析人脸表示、识别人脸相关产品在图像/视频中找到人脸所在的位置和大小Haar-lik

2、e特征利用积分图像快速计算矩形区域的差分信号。AdaBoost算法选择区分能力强的特征结合决策树做弱分类器，然后把这些若干弱分类器线性组合在一起增强分类性能。Cascade结构做预判断，快速抛弃明显不是人脸的扫描窗口。OpenCV2.4.7特征：Haar-like和LBP分类器：Discrete（Real,Gentle）Adaboost，Logitboost都支持，弱分类器是decision-tree。工程技巧：采用TBB中的parallel_for_并行化Multi-view+realadaboost，FG2004成

3、熟实用的多姿态人脸检测SURFCascade，CVPR2013训练速度是haarcascade的60倍人脸检测+跟踪，在移动端的视频应用中做到实时。实际应用场景中容易“漂移”，效果不如间隔几帧做检测。DIY表情人脸相关算法人脸检测、跟踪人脸关键点定位人脸变形、合成人脸属性分析人脸表示、识别人脸相关产品目的：在人脸检测的基础上，进一步确定脸部特征点（眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓）的位置。算法的基本思路：人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合。经典算法：ASM，AAM。ASM(ActiveShape

4、Model)训练▪构建形状模型标记样本，坐标串成特征向量，归一化、对齐，PCA。▪构建各个特征点的局部特征常用梯度特征，对光照鲁棒。搜索▪首先用眼睛（+嘴巴）位置对齐人脸。▪匹配各个局部特征点，得到初步形状；再用平均人脸修正匹配结果；迭代直到收敛。▪常用多尺度方法加速AAM(ActiveAppreanceModel)Appreance=Shape+Texture（整个脸部区域的纹理特征）am_toolsASM原作者的demoStasm完全开源Face++ResearchToolkit提供多种语言的SDKIntraF

5、aceSupervisedDescentMethod(SDM)forminimizingaNon-linearLeastSquares(NLS)functionDIY表情人脸相关算法人脸检测、跟踪人脸关键点定位人脸变形、合成人脸属性分析人脸表示、识别人脸相关产品建立插值的映射关系Averagingvector:M(1)ST用rbf核平滑保持映射关系的递增性评价标准：相似：脸型、肤色；美感：尽可能少的扭曲、拉伸、虚影等。DIY表情人脸相关算法人脸检测、跟踪人脸关键点定位人脸变形、合成人

6、脸属性分析人脸表示、识别人脸相关产品表情（微笑检测）性别年龄种族美丑评价—LBP特征：GaborEnergyFilters(GEF)BoxFilters(BF)：EdgeOrientationHistograms(EOH)BF+EOHLocalBinaryPatterns(LBP)ageestimationusingBIFDIY表情人脸相关算法人脸检测、跟踪人脸关键点定位人脸变形、合成人脸属性分析人脸表示、识别人脸相关产品任务：根据人脸特征点的位置，对人脸进行几何校正并割取人脸区域（归一化到固定大小）之后，

7、得到最具有鉴别（区分）能力的特征。代表方法：EigenfaceFisherfacesprincipalcomponentanalysis(PCA)其中：对训练图像和查询图像分别用PCA降维，再寻找最相似的。FaceMeandatasetfaceEigenvectorsEigenface描述性强，判别性呢？PCAvs.LDA(LinearDiscriminantAnalysis)LDA(LinearDiscriminantAnalysis)类内差异小，类间差异大。具体求解见：PeterN.Belhumeur,PAMI1997

8、.PCAvs.LDA人脸验证基于人脸图像比对的身份验证。对输入人脸图像的身份与宣称的身份是否相符作出判断。人脸识别基于人脸图像比对的身份识别。将输入人脸图像与人脸数据库