开源人脸识别seetaface入门教程(一)

简述

• seetaface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，不依赖第三方库。然而，目前开源的代码，是在windows vs上编译的，对于我们这帮mac/linux用户来说，用起来还是挺麻烦的。经过这几天的学习，对seetaface总算有了全面的了解。下面，听我娓娓道来。

• 注意：本文章不涉及代码逻辑和原理，只是教大家如何使用seetaface做人脸识别。

引擎

FaceDetection

• 人脸识别模块，用于识别出照片中的人脸，染回每个人脸的坐标和人脸总数。

  FaceAlignment

• 特征点识别模块，主要识别两个嘴角、鼻子、两个眼睛五个点的坐标。测试下来，发现图片模糊时，识别不准。

  FaceIdentification

• 人脸比较模块，根据官方的说法，先提取特征值，然后比较。给出的测试程序是seetaface提取人脸的特征值和caffe训练库里的人脸做对比。

以下教程都是在MacOSX编译运行通过。使用cmake和make编译

以下的编译方法是把FaceDetect测试程序也编译了，而测试程序是依赖opencv的，所以，在这之前，确认opencv是否安装

人脸识别教程

编译

由于代码是在windows平台编译的，所以，这地方要做些修改。

1.进入FaceDetection目录

2.修改include/common.h，修改38行

3.修改include/feat/surf_feature_map.h文件，在前面加上#include

4.修改include/util/image_pyramid.h文件，在前面加上#include

5.修改src/feat/surf_feature_map.cpp文件，在前面加上#include

6.增加CMakeLists.txt，内容如下：

7.建立build目录，mkdir build

8.编译，cd build && cmake .. && make

9.当前目录下生成可执行文件

运行

1.执行完make命令以后，当前的目录下会生成一个可执行文件facedet_test

2.由于默认的程序读取的是当前路径下的test_image.jpg和seeta_fd_frontal_v1.0.bin，test_image.jpg是人脸图片，seeta_fd_frontal_v1.0是识别的引擎。

3.确保以上的两个文件在当前路径下存在了，既可以./facedet_test运行了。

4.你可以修改位于src/test目录下的文件，来达到自己的目的。

使用

我们可以参考src/test/facedetection_test.cpp这个测试程序，来达到我们人脸识别的目的

1.头文件

1. opencv头文件主要用来加载图像，face_detection.h是人脸识别的主要程序。

   2.加载人脸识别引擎

3.设置最小人脸大小

这个根据实际情况调整，图片中，人脸越大，这个值也越大，因为这个值越小，人脸识别速度越慢。

4.识别图片中的人脸

在这之前，需要对图片进行处理，这里略过

5.输出人脸识别的结果

faces[i].bbox.x; faces[i].bbox.y;是人脸的左上角坐标。faces[i].bbox.width;faces[i].bbox.height;是人脸的长和宽。

结语

seetaface的确是个很好用的人脸识别库，调用、编译都很简单，但是由于文档的缺少，所以刚开始看的时候，会比较乱，不知道如何下手。本片文章主要介绍了FaceDetect的使用，接下来我会讲解如何识别人脸的特征点，也就是嘴、鼻子、眼。敬请期待。

转载自我的博客：http://www.bugcode.cn

本文转载自异步社区

原文链接：https://www.epubit.com/articleDetails?id=NC7E3EF9195D0000186B73D50129316C0