0 任務

人臉識別流程包括人臉檢測、人臉對齊、人臉識別等子任務。

圖1 一些部分遮擋的人臉樣本。(a) LFW數據庫中部分遮擋的人臉樣本。(b)AR數據庫部分遮擋的人臉樣本。

人臉識別具有重要的學術價值，人臉是一類相當復雜的細節變化的自然結構目標，此類目標的識別的挑戰性在于：

外界光線變化或者表情變化。

在真實的環境中，可能存在眼鏡，胡須，化妝或者口罩或者其他物體的遮擋。

物體遮擋導致在復雜的環境中難以檢測出人臉。

研究方向主要有：目標檢測、扭曲變形、提升對比度、運動模糊、殘缺破損等。

1 應用場景

人臉檢測與屬性分析：快速檢測人臉并返回人臉框位置，準確識別多種屬性信息。
人臉實名認證：支持【姓名+身份證號】兩要素驗證，以及【人臉圖片+姓名+身份證號】三要素驗證，對接權威數據源及驗證服務，精確判斷用戶身份真實性。配合活體檢測、人臉對比等服務，滿足各種場景下身份核驗的靈活需求。
人臉對比：兩張人臉進行 1：1 比對，得到人臉相似度，支持生活照、證件照、身份證芯片照、帶網紋照、紅外黑白照5種圖片類型的人臉對比。
人臉搜索：給定一張照片，對比人臉庫中N張人臉，進行1：N檢索，找出最相似的一張或多張人臉，并返回相似度分數。支持百萬級人臉庫管理，毫秒級識別響應，可滿足身份核驗、人臉考勤、刷臉通行等應用場景。
活體檢測：識別業務場景中的用戶是否為「真人」，有效抵御照片、視頻、3D模具等作弊行為，保障業務安全性。
人臉融合：對兩張人臉進行融合處理，生成的人臉同時具備兩張人臉的外貌特征。此服務也支持對圖片進行黃反及政治人物過濾，為業務提供安全的人臉服務，支持圖片/視頻換臉。

2 開源項目

這里優先總結功能相對齊全的開源項目，再總結完成單個子任務的開源項目。本文主要關注方法較流行且提供源碼的開源項目，忽略了僅提供SDK的。

2.1 全任務

SeetaFaceEngine與SeetaFaceEngine2，是中科院山世光組開源的項目，含Detection、Alignment、Identification，前者代碼齊全，很適合學習，只是沒有開源模型訓練方法，后者只提供了SDK。

OpenCV以及opencv_contrib，傳統方法和深度學習方法都有，4.0版本已發布，見ChangeLog。

dlib基于C++的機器學習庫，其中也含有 frontal face detection 和 face recognition等。face_recognition基于dlib的人臉識別（python）。

openface官網以及cmusatyalab/openface github是基于google FaceNet(CVPR 2015)用Python和Torch實現的人臉識別系統。

facenet，基于Tensorflow實現的FaceNet，參考了上面的openface

TadasBaltrusaitis/OpenFace（與上面的openface不是同一個），匯總了多篇論文的實現，含facial
landmark detection、head pose estimation、facial action unit recognition 以及 eye-gaze estimation，側重于facial behavior analysis and understanding。

2.2 人臉檢測

MTCNN，Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks。以及MTCNN-light，無框架實現版本。

百度冠軍方法PyramidBox的兩個非官方實現，EricZgw/PyramidBox以及Goingqs/PyramidBox，前者TensorFlow后者pytorch。

2.3 人臉識別

以下，copy自大學生寫人臉識別算法現實嗎？ - 卡本特的回答 - 知乎

• caffeFace：https://github.com/ydwen/caffe-face
• normFace：https://github.com/happynear/NormFace
• mobile ID：liuziwei7/mobile-id
• sphereFace：wy1iu/sphereface
• insightface：deepinsight/insightface

2018年初Insightface曾拿Megaface第一，參見InsightFace - 使用篇, 如何一鍵刷分LFW 99.80%, MegaFace 98%。

以上，待更新。

參考

https://www.zhihu.com/question/64860792
計算機視覺人臉相關開源項目總結

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人脸识别研究任务及开源项目调研的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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