OpenFace

如何通过OpenFace实现人脸识别框架

本文中,笔者将介绍OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如上图所示:

Input Image -> Detect

输入:原始的可能含有人脸的图像。

输出:人脸位置的bounding box。

这一步一般我们称之为“人脸检测”(Face Detection),在OpenFace中,使用的是dlib、OpenCV现有的人脸检测方法。此方法与深度学习无关,使用的特征是传统计算机视觉中的方法(一般是Hog、Haar等特征)。

对人脸检测这一步感兴趣的可以参考下列资料:

dlib的实现:http://blog.dlib.net/2014/02/dlib-186-released-make-your-own-object.html
openCV的实现:Face Detection using Haar Cascades

Detect -> Transform -> Crop

输入:原始图像 + 人脸位置bounding box

输出:“校准”过的只含有人脸的图像

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