人脸检测和裁剪

Question

项目：人脸检测

说明：我想检测并裁剪图像中的人脸。图像是通过网络摄像头捕获的，每张图像只有一张脸。我使用了 OpenCV 人脸检测器，但我对裁剪不满意。因此，我开始使用 STASM (http://www.milbo.users.sonic.net/stasm/) 人脸界标检测器来裁剪图像。STASM 使用 OpenCV 人脸检测器在图像中查找人脸，而 STASM 在人脸中定位地标。在光线不好的情况下，来自 STASM 的裁剪图像效果不佳，因为它不能单独准确地检测面部。

1) 我想知道任何更好的人脸检测算法。我的主要目标是从图像中裁剪人脸。

2) 目前我正在使用 STASM 进行裁剪。在光线不好的情况下或在 一张图像，如果没有捕获整个或整个面部（前额到下巴），则 STASM 裁剪不可靠（输出将只有眼睛或嘴唇）。在我的应用程序中，如果 stasm 没有正确的输出，或者脸部没有被正确裁剪，那么我应该拒绝这些图像。怎么做？所以我打算通过找到眼睛来验证图像中的人脸。如果我的方法是正确的，如何从裁剪后的图像中检测眼睛？

Answer 1

通过使用嵌套级联分类器检测面部的眼睛，我在我的一个项目中取得了不错的结果，就像在交付的示例中那样。但后来我使用了一个额外的技巧：我将 nestedCascade.detectMultiScale() 的 minNeighbors 参数调低为 0。

这意味着你会得到很多结果。可能会多次识别出一只眼睛。然后我检查结果集中在脸部左侧和右侧的位置。聚集点是实际的眼睛位置。

然后我旋转初始图像。旋转中心是我发现的面部中心，旋转角度是检测到的眼睛之间的角度。然后我对旋转后的图像进行另一次人脸检测，并确保在nestedCascade.detectMultiScale() 的参数中使用非常低的比例因子。

在大多数情况下，结果是完美归一化的面部图像。当然，成功仍然取决于你的闪电条件到底有多糟糕。

Answer 2

尝试使用 OpenCV 的眼睛检测器。并根据眼睛位置调整面部框。