在過去的幾年里，人臉識別受到了廣泛的關注，被認為是圖像分析領域最有前途的應用之一。人臉檢測可以考慮人臉識別操作的很大一部分。根據其強度將計算資源集中在持有人臉的圖像部分。圖片中的人臉檢測方法很復雜，因為人臉存在可變性，例如姿勢、表情、位置和方向、膚色、眼鏡或面部毛發的存在、相機增益的差異、照明條件和圖像分辨率。

物體檢測是計算機技術中的一種，它與圖像處理和計算機視覺相聯系，它與人臉、建筑物、樹木、汽車等物體的檢測實例相互作用。人臉檢測算法的主要目的是確定圖像中是否有任何人臉。

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近年來，在人臉識別和人臉檢測領域提出了很多研究工作，以使其更加先進和準確，但是當 Viola-Jones 推出實時人臉檢測器時，它在該領域掀起了一場革命，即能夠實時、高精度地檢測人臉。

人臉檢測是人臉識別的第一步，也是必不可少的一步，用于檢測圖像中的人臉。它是物體檢測的一部分，可用于許多領域，如安防、生物識別、執法、娛樂、人身安全等。

它用于實時檢測人臉，以對人或物體進行監視和跟蹤。它廣泛用于相機中，以識別 Ex-Mobile 相機和 DSLR 框架中的多個外觀。 Facebook 也在使用人臉檢測算法來檢測圖像中的人臉并進行識別。

本文適用于在計算機視覺或 AI 領域的初學者，希望了解什么是人臉檢測、其類型及其工作原理來。 

人臉檢測方法

Yan、Kriegman 和 Ahuja 提出了人臉檢測方法的分類。 這些方法分為四類，人臉檢測算法可以屬于兩組或更多組。 這些類別如下：

1.基于知識

基于知識的方法依賴于規則集，它基于人類知識來檢測人臉。一張臉必須有一個鼻子、眼睛和嘴巴，它們彼此之間一定的距離和位置。這些方法的一個大問題是難以建立一套合適的規則。如果規則太籠統或太詳細，可能會有很多誤報。僅此方法是不夠的，無法在多張圖像中找到許多人臉。

2.基于特征

基于特征的方法是通過提取人臉的結構特征來定位人臉。它首先作為分類器進行訓練，然后用于區分面部和非面部區域。這個想法是為了克服我們對面孔的本能知識的限制。這種方法分為幾個步驟，甚至有很多人臉的照片，他們報告的成功率為 94%。

3.模板匹配

模板匹配方法使用預定義或參數化的人臉模板，通過模板和輸入圖像之間的相關性來定位或檢測人臉。例如，人臉可以分為眼睛、面部輪廓、鼻子和嘴巴。此外，可以僅通過使用邊緣檢測方法通過邊緣構建人臉模型。這種方法實現起來很簡單，但是對于人臉檢測來說是不夠的。然而，已經提出了可變形模板來處理這些問題。

4.基于外觀

基于外觀的方法依賴于一組委托訓練人臉圖像來找出人臉模型。 基于外觀的方法優于其他性能方法。 一般來說，基于外觀的方法依賴于統計分析和機器學習的技術來尋找人臉圖像的相關特征。 這種方法也用于人臉識別的特征提取。 

基于外觀的模型進一步分為用于人臉檢測的子方法，如下所示：

• 基于特征臉

用于人臉識別的基于特征臉的算法，它是一種使用主成分分析有效地表示人臉的方法。

• 基于分布

PCA 和 Fisher 判別式等算法可用于定義表示面部模式的子空間。有一個經過訓練的分類器，它可以從背景圖像模式中正確識別目標模式類的實例。

• 神經網絡

神經網絡已經成功解決了許多檢測問題，如物體檢測、人臉檢測、情感檢測和人臉識別等。

• 支持向量機

支持向量機是線性分類器，可最大化決策超平面和訓練集中示例之間的余量。首先將此分類器應用于人臉檢測。

• Winnows 的稀疏網絡

他們定義了一個由兩個線性單元或目標節點組成的稀疏網絡;一個代表面部圖案，另一個代表非面部圖案。它耗時少，效率高。

• 樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifiers)

通過計算訓練圖像上一系列模式的出現頻率來計算一張臉出現在圖片中的概率。分類器捕獲面部局部外觀和位置的聯合統計數據。

• 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)

模型的狀態是面部特征，通常被描述為像素條。 HMM 通常與其他方法一起使用來構建檢測算法。 

 

• 信息理論方法(Information Theoretical Approach)

馬爾可夫隨機場 (MRF) 可用于面部圖案和相關特征。 馬爾可夫過程使用 Kullback-Leibler 散度最大化類之間的區分。 因此該方法可用于人臉檢測。

• 歸納學習(Inductive Learning)

這種方法已被用于檢測人臉。 Quinlan 的 C4.5 或 Mitchell 的 FIND-S 等算法用于此目的。

人臉檢測的工作原理

檢測人臉的技術有很多，借助這些技術，我們可以更準確地識別人臉。 這些技術具有幾乎相同的人臉檢測程序，例如 OpenCV、神經網絡、Matlab 等。人臉檢測的工作原理是檢測圖像中的多個人臉。 這里我們使用 OpenCV 進行人臉檢測，并且有一些人臉檢測操作的步驟，如下所示：

1)首先，通過提供圖像的位置來導入圖像。 然后將圖片從RGB轉換為灰度，因為在灰度中很容易檢測人臉。

2)之后，使用圖像處理，其中根據需要對圖像進行調整大小、裁剪、模糊和銳化。

3)下一步是圖像分割，用于輪廓檢測或分割單個圖像中的多個對象，以便分類器可以快速檢測到圖片中的對象和人臉。

4)下一步是使用 Haar-Like 特征算法，該算法由 Voila 和 Jones 提出用于人臉檢測。該算法用于查找幀或圖像中人臉的位置。所有的人臉都具有人臉的一些普遍特性，例如眼睛區域比其相鄰像素更暗，鼻子區域比眼睛區域更亮。

haar-like算法也用于對圖像中的物體進行特征選擇或特征提取，借助邊緣檢測、線檢測、中心檢測來檢測圖片中的眼睛、鼻子、嘴巴等。 它用于選擇圖像中的基本特征并提取這些特征進行人臉檢測。 

 

5)下一步是給出x、y、w、h的坐標，這在圖片中形成一個矩形框來顯示人臉的位置，或者我們可以說是顯示圖像中的感興趣區域。之后，它可以在檢測到人臉的感興趣區域中制作一個矩形框。 還有許多其他檢測技術一起用于檢測，例如微笑檢測、眼睛檢測、眨眼檢測等。

如何實時運行人臉檢測器(基于網絡攝像頭)

運行代碼的要求 - Python、OpenCV、網絡攝像頭、Numpy。 

#import libraries 
import cv2 
import numpy as np 
#import classifier for face and eye detection 
face_classifier = cv2.CascadeClassifier(‘Haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’) 
# Import Classifier for Face and Eye Detection 
face_classifier = cv2.CascadeClassifier(‘Haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml’) 
eye_classifier = cv2.CascadeClassifier (‘Haarcascades/haarcascade_eye.xml’) 
def face_detector (img, size=0.5): 
# Convert Image to Grayscale 
gray = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
faces = face_classifier.detectMultiScale (gray, 1.3, 5) 
If faces is (): 
return img 
# Given coordinates to detect face and eyes location from ROI 
for (x, y, w, h) in faces 
x = x — 100 
w = w + 100 
y = y — 100 
h = h + 100 
cv2.rectangle (img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) 
roi_gray = gray[y: y+h, x: x+w] 
roi_color = img[y: y+h, x: x+w] 
eyes = eye_classifier.detectMultiScale (roi_gray) 
for (ex, ey, ew, eh) in eyes: 
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,0,255),2) 
roi_color = cv2.flip (roi_color, 1) 
return roi_color 
# Webcam setup for Face Detection 
cap = cv2.VideoCapture (0) 
while True: 
ret, frame = cap.read () 
cv2.imshow (‘Our Face Extractor’, face_detector (frame)) 
if cv2.waitKey (1) == 13: #13 is the Enter Key 
break 
# When everything done, release the capture 
cap.release () 
cv2.destroyAllWindows () 

人臉檢測可用于生物特征識別，通常做為人臉識別系統的一部分。人臉檢測也可以用于視頻監控、人機交互和圖像數據庫管理。一些最新的數碼相機使用人臉檢測來自動對焦。 

人臉識別技術是人工智能領域的關鍵技術，在智能視頻監控場景具有十分廣泛的應用前景。

在安防監控中，人臉識別也意義重大，比如公眾場所(地鐵站、車站、街道、酒店等)的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。基于公眾場所的安防監控攝像頭，通過抓拍人臉并將結果上傳公安部網絡，與嫌疑犯人臉進行比對，協助公安人員的執法工作。TSINGSEE青犀視頻也將以AI智能檢測與識別技術為核心，持續研發多場景下的智能業務系統及平臺，向AI領域深耕，比如EasyCVR，具有AI人臉檢測、人臉識別、車牌識別、語音對講、云臺控制、聲光告警、監控視頻分析與數據匯總的能力，已經落地多個項目，如景區的行人檢測、客流分析等場景中。