opencv - OpenCV 3.0 中的面部特征提取。任何人都可以推荐任何好的开源库来让我提取面部标志吗？

Question

我目前正在使用 OpenCV3.0，希望我能够创建一个可以完成 3 件事的程序。首先，在实时视频源中查找面孔。其次，使用 ASM 或 AAM 提取面部特征点的位置。最后，使用 SVM 对视频中人脸的面部表情进行分类。

我对此进行了大量研究，但找不到最合适的开源 AAM 或 ASM 库来完成此功能。另外，如果可能的话，我希望能够训练 AAM 或 ASM 来提取我需要的特定面部特征。例如，下面链接的图片中的所有编号点: www.imgur.com/XnbCZXf

如果有任何替代方案可以替代我所建议的以获得所需的功能，请随时向我推荐它们。

在此先感谢您的任何回答，欢迎所有的建议来帮助我完成这个项目。

Answer 1

在评论中，我看到您选择使用 dlib 库训练您自己的人脸界标检测器。关于 dlib 用于生成其提供的“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”模型的训练集，您有几个问题。

一些提示:

• 作者 (Davis King) 表示他使用了来自 iBUG 300-W 数据集的注释图像。该数据集共有 11,167 张图像，使用 68 点约定进行注释。作为一个标准技巧，他还对每个图像进行镜像，以有效地将训练集大小加倍，即 11,167*2=22334 个图像。这是数据集的链接:http://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/
  • 注意:iBUG 300-W 数据集包括两个非免费/公开可用的数据集:XM2VTS 和 FRGCv2。不幸的是，这些图像构成了 ibug 300-W 的大部分(7310 张图像，或 65.5%)。
  • 原始论文仅在 HELEN、AFW 和 LFPW 数据集上进行训练。因此，您应该能够仅在公开可用的图像(HELEN、LFPW、AFW、IBUG)(即 3857 张图像)上生成一个相当不错的模型。
    • 如果您在 Google 上搜索“一毫秒面部对齐 kazemi”，该论文(和项目页面)将成为 HitTest 门的搜索结果。

您可以阅读这篇 dlib 博客文章的评论部分，了解更多关于训练过程的细节。他特别简要地讨论了他为训练选择的参数:http://blog.dlib.net/2014/08/real-time-face-pose-estimation.html

考虑到训练集的规模(数千张图像)，我认为仅使用少量图像不会获得可接受的结果。幸运的是，有许多公开可用的人脸数据集，包括上面链接的数据集:)

希望对您有所帮助!