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发布时间:2017-05-09
什么是SeetaFace开源人脸识别引擎?区分不同的人是很多智能系统的*能力。为实现此目的,一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人,即所谓的人脸识别技术。经过几十年的研发积累,特别是近年来深度学习技术的涌现,人脸识别取得了长足的进步,在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用,成为计算机视觉领域较为成功的分支领域之一。SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块,即:人脸检测模块(SeetaFace Detection)、面部特征点定位模块(SeetaFace Alignment)以及人脸特征提取与比对模块 (SeetaFace Identification)。人脸检测模块SeetaFace Detection该模块基于我们提出的一种结合经典级联结构和多层神经网络的人脸检测方法实现,其所采用的漏斗型级联结构(Funnel-Structured Cascade,FuSt)专门针对多姿态人脸检测而设计,其中引入了由粗到精的设计理念,兼顾了速度和精度的平衡。特征点定位模块SeetaFace Alignment面部特征点定位(人脸对齐)在人脸识别、表情识别、人脸动画合成等诸多人脸分析任务中扮演着非常重要的角色。由于姿态、表情、光照和遮挡等因素的影响,真实场景下的人脸对齐任务是一个非常困难的问题。人脸特征提取与比对模块SeetaFace Identification人脸识别本质上是要计算两幅图像中人脸的相似程度,其一为注册阶段(类比人的相识过程)输入系统的,另一幅为识别阶段(即再见时的辨认过程)的输入。一套全自动的人脸识别系统在完成前述的人脸检测与人脸对齐两个步骤之后,即进入*三个核心步骤:人脸特征提取和比对。深度化的人脸检测与识别技术—进展与展望(一) 人脸检测技术具体到人脸检测的问题,在深度学习技术出现之前,几乎所有人脸检测都是采用滑动窗口式的方法。也就是说,我们会首先设计一个分类器。拿上图中图片举例来说,我们会设计一个40x40的窗口,然后去检测那个部分是不是人脸。此外我们还需要对图片进行缩放再进行检测,这个方式其实是2000-2012年以来主流的方法。物体检测:内涵与总体思路不管是人脸检测还是物体检测,都需要进行考虑的是这两个问题:有没有?在哪里?2014年以来的变迁“有没有”部分从人脸特征——分类器学习“两步法”转变为特征和分类器End—to—End学习从二类分类转变为多类分类“在哪里&有多大?”部分从Check所有可能位置和大小转变为只Check可能位置和大小或者回归位置和大小(更准确)浙江人脸识别数据结构化平台,江西人脸识别产品,中博晨鹰科技由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。