Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%_python人脸识别率最高的库

在这篇文章中：

• • 人脸识别的过程
  • 人脸识别分类
• DeepFace
  • 1.DeepFace的基本框架
  • 2. 验证
  • 3. 实验评估

以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。

首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向是利用深度学习的方法解决视频人脸识别。

主要的研究人员： 如下：中科院计算所的山世光教授、中科院生物识别研究所的李子青教授、清华大学的苏光大教授、香港中文大学的汤晓鸥教授、Ross B. Girshick等等。对Python感兴趣或者是正在学习的小伙伴，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，从0基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘数据分析等，0基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每晚分享一些学习的方法和需要注意的小细节

主要开源项目：

1. SeetaFace人脸识别引擎。该引擎由中科院计算所山世光研究员带领的人脸识别研究组研发。代码基于C++实现，且不依赖于任何第三方的库函数，开源协议为BSD-2，可供学术界和工业界免费使用。

主要软件API/SDK:

1. face++。Face++.com 是一个提供免费人脸检测、人脸识别、人脸属性分析等服务的云端服务平台。Face++是北京旷视科技有限公司旗下的全新人脸技术云平台，在黑马大赛中，Face++获得年度总冠军，已获得联想之星投资。
2. skybiometry.。主要包含了face detection、face recognition、face grouping。

主要的人脸识别图像库： 目前公开的比较好的人脸图像库有LFW（Labelled Faces in the Wild）和YFW（Youtube Faces in the Wild）。现在的实验数据集基本上是来源于LFW，而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%，基本上现有的图像数据库已经被刷爆。下面是现有人脸图像数据库的总结：

现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多，应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。主要公司的研究方向和现状如下：

1. 汉王科技：汉王科技主要是做人脸识别的身份验证，主要用在门禁系统、考勤系统等等。
2. 科大讯飞：科大讯飞在香港中文大学汤晓鸥教授团队支持下，开发出了一个基于高斯过程的人脸识别技术–Gussian face， 该技术在LFW上的识别率为98.52%，目前该公司的DEEPID2在LFW上的识别率已经达到了99.4%。
3. 川大智胜：目前该公司的研究亮点是三维人脸识别，并拓展到3维全脸照相机产业化等等。
4. 商汤科技：主要是一家致力于引领人工智能核心“深度学习”技术突破，构建人工智能、大数据分析行业解决方案的公司，目前在人脸识别、文字识别、人体识别、车辆识别、物体识别、图像处理等方向有很强的竞争力。在人脸识别中有106个人脸关键点的识别。

人脸识别的过程

人脸识别主要分为四大块：人脸定位（face detection）、 人脸校准（face alignment）、 人脸确认（face verification）、人脸鉴别（face identification）。

人脸定位（face detection）： 对图像中的人脸进行检测，并将结果用矩形框框出来。在openCV中有直接能拿出来用的Harr分类器。

人脸校准（face alignment）： 对检测到的人脸进行姿态的校正，使其人脸尽可能的”正”，通过校正可以提高人脸识别的精度。校正的方法有2D校正、3D校正的方法，3D校正的方法可以使侧脸得到较好的识别。 在进行人脸校正的时候，会有检测特征点的位置这一步，这些特征点位置主要是诸如鼻子左侧，鼻孔下侧，瞳孔位置，上嘴唇下侧等等位置，知道了这些特征点的位置后，做一下位置驱动的变形，脸即可被校”正”了。如下图所示：

这里介绍一种MSRA在14年的技术：Joint Cascade Face Detection and Alignment