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我一直在尝试执行以下操作 - 当用户在我的网络应用程序中上传图像时，我想在其中检测他/她的脸并从中提取脸部（从前额到下巴和脸颊到脸颊）。

  • 我尝试使用 Haar Cascade 进行 OpenCV/C++ 人脸检测，但问题在于它给出了人脸所在位置的概率，因为图像的背景进入 ROI 内，甚至整个人脸都没有进入 ROI。我还想检测面部内部的眼睛，在使用上述技术时，眼睛检测并不那么准确。

  • 我已经阅读了一种称为主动外观模型 (AAM ) 的新技术。我读到的关于这个的博客表明这正是我想要的，但我不知道如何实现它。

我的查询是 -

  1. 使用 AAM 进行人脸检测和人脸特征检测是一个好主意。
  2. 是否有任何其他技术可以做到这一点。

非常感谢您对其中任何一个的任何帮助。

谢谢 ！

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正如您所注意到的，OpenCV 的人脸检测实现并不是最先进的。这是一个非常好的和强大的实现，但你可以做得更好。

最近，Zhu 和 Ramanan (CVPR 2012) 在野外引入了人脸检测、姿态估计和地标定位，这被认为是近年来人脸检测的主要算法之一。
他们的算法能够检测正面和侧面视图的面部，并识别检测到的面部的关键点，例如眼睛鼻子和嘴巴。

作者很乐意将他们的代码与学习模型一起发布，这是一个 Matlab 实现，但主要计算是在 C++ 中完成的，因此为他们的方法制作一个独立的 C++ 实现应该不会太难。

于 2013-11-12T07:04:28.857 回答