作者昵称：外围的小尘埃大赛链接：https://competition.huaweicloud.com/information/1000041287/introduction、正文：点击人脸识别服务链接：https://console.huaweicloud.com/frs/?region=cn-north-4#/frs/home 开通人脸识别服务开通登陆状态下，进入人脸识别接口：（本地上传任意一张人像图片）https://apiexplorer.developer.huaweicloud.com/apiexplorer/doc?product=FRS&api=FaceDetectV2ByFile直接调用API，就可以识别人的各种信息，很方便

今天发现这个小哥写的还是不错的给大家分享原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_52521533/article/details/122346971操作小步骤！嘿嘿完整代码代码介绍识别器地址嘿嘿各位宝子们好呀，终于终于放寒假了，有什么新计划，或者说有哪一些好玩的事呢？反正我总是喜欢去找一些稀奇古怪的事情去做，比如说？就写了一个动态的人脸检测！！！我们做一个简单的人脸识别的主要就分成3个步骤，1.调用摄像头，2，加载识别器，3，画框框完整代码import cv2import numpy as npdef video_demo():    #调用摄像头    capture = cv2.VideoCapture(0)    while (True):        #读取我们摄像头里面的类容        ret, frame = capture.read()        frame = cv2.flip(frame, 1)        #显示每一帧        face_patterns = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')        faces = face_patterns.detectMultiScale(frame , scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(100, 100))        print(faces)        for (x, y, w, h) in faces:            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)        cv2.imshow("jiemian", frame)        c = cv2.waitKey(1)        if c == 27:            breakvideo_demo()代码介绍我们首先就是要加载出我们电脑的摄像头，也就是，系统自带的就是0，至于其他的，宝们可以自己去试着修改一下 capture = cv2.VideoCapture(0)1获取完之后，我们就要去接收我们的摄像头的返回值，也就是一帧一帧的图画 ret, frame = capture.read() frame = cv2.flip(frame, 1)12接下来就是，对于我们获取下来的图像进行一个分析和把我们的人脸给画出来，在这里，我们就是使用了我们的人脸的类识别器（简单的来说，就是我们人脸的数据集合，别人帮你做好了的，一般都是xml），我把它放在了我们同一个目录下面，然后就可以直接去使用了【】预先留个位置，我到时候也会去教你们怎么做类识别器的！（爬取爬取+分析）之后的话就是对于我们的人脸经行一个画框和结果的展示啦！！！等会，这个寒假我再去把他给完善一下，现在只是人脸检测，我到时候去做一个人脸识别！！！毕竟，上面这些的面部特征，我们要派上用处，目前我的思路就是，通过欧拉路径来对人脸进行比对！！！一起好好期待一下把！如果你有什么好玩的，或者说更好的方法，欢迎私聊，评论喔！识别器地址https://pan.baidu.com/s/1fWuFDlWhYFXA6OjEQQcaUw提取码：0mrr（这个里面就是我们各种识别器的内容了，有嘴巴呀，鼻子，人脸呀，都可以直接用的，用法和上面的一样，导入我们的类识别器）

描述RetinaFace（人脸检测/Pytorch）注：本算法支持多卡训练、单卡混合精度训练，但在多卡情况下不支持混合精度1. 概述此模型基于RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild中提出的模型结构实现，该算法会载入在WiderFace 上的预训练模型，在用户数据集上做迁移学习。我们提供了训练代码和可用于训练的模型，用于实际场景的微调训练。训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署成在线服务。人脸检测的评估手段一般使用mAP指标，详细说明请参考：https://github.com/Cartucho/mAP本算法的其他信息如下表所示：项目说明参考论文RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild使用框架Pytorch-1.4.0训练集WIDERFACE 中的 WIDER_train训练总epoch数100训练batch_size使用混合精度单卡训练，batch_size=16训练硬件及耗时单卡v100，O1混合精度，训练大约31小时测试集WIDERFACE 中的WIDER_val推理硬件及速度CPU 10.3s/pic ，GPU2080ti 0.5s/pic–1.5s/pic ，modelarts平台V100 GPU：3226张图片总共耗时24分钟（target_size = 1600，max_size = 2150）输入图像尺寸训练：1024*1024 推理：target_size = 1600，max_size = 2150（保证图片等比例缩放，使用最小一条边缩放到target_size的缩放比例；如果此时最大边超过了max_size，则使用最大边缩放到max_size的缩放比例）原论文准确率RetinaFace-R50 Easy 96.5, Medium 95.6, Hard 90.4本算法准确率RetinaFace-R50 Easy 95.52, Medium 94.43, Hard 90.062、训练2.1. 算法基本信息任务类型：人脸检测支持的框架引擎：PyTorch-1.4.0-python3.6算法输入：存储在OBS上的数据集，必须按照WIDERFACE 数据集的格式进行存储，详情请查看下文第4节案例指导WIDERFACE 预训练模型，在WIDERFACE 上的mAP是 Easy 95.52, Medium 94.43, Hard 90.06算法输出：用于Pytorch推理的pth模型，CPU推理速度：10.3s/pic GPU2080ti推理速度：0.5s/pic–1.5s/pic ，modelarts平台V100 GPU：3226张图片总共耗时24分钟（target_size = 1600，max_size = 2150）2.2. 训练参数说明名称默认值类型是否必填是否可修改描述data_urldata/WIDERFACE/WIDER_trainstring是是训练或者评估输入的数据集 （如果使用文件夹形式的数据，则填写该文件夹在OBS上的访问路径；如果使用zip压缩包形式的数据，则填写该压缩包的父目录在OBS上的访问路径）train_urloutput/string是是训练或者评估结果输出路径data_formatzipstring否是可选值zip(上传数据为zip压缩包)或者dir（上传数据为目录形式），压缩包和目录的具体格式请查看下面《ModelArts AI市场算法RetinaFace使用指导》所附连接networkresnet50string否是模型的backbone网络，可选值 mobile0.25 、resnet50 或者resnet152num_workers1int否是数据加载的worker数量lr0.001string否是训练的初始学习率momentum0.9string否是优化器的动量系数load_weightweight/best_model.pthstring否是可加载的预训练模型，当eval=True时，该参数为必填项 ；默认值是以resnet50为backbone在WiderFace数据集上的预训练模型，该预训练模型已经包含在本算法中weight_decay0.0005string否是优化器中的正则化权重衰减量gamma0.1string否是分段衰减学习率中每次学习率衰减的比例（new_lr=lr*gamma）,仅当use_cosine_decay=False该参数有效img_size1024int否是训练数据的分辨率confidence_threshold0.02string否是nms时的置信度阈值nms_threshold0.4string否是nms时的IOU阈值num_gpu1int否是当num_gpu=1时，使用单个GPU训练；当num_gpu>1时，使用机器上所有的GPU进行训练batch_size16int否是训练时的batch_size，可根据GPU的显存进行调整epoch100int否是训练的epoch数量use_backboneTruestring否是训练时是否使用backbone网络在ImageNet数据集上的预训练参数use_mixedTruestring否是是否使用混合精度进行训练，使用混合精度一定程度上可以降低显存消耗，也可能提高训练速度amp_levelO1string否是混合精度的设置，可选值：O0,O1,O2,O3warmup_epoch10int否是训练开始时，使用warmup学习率的epoch数量，warmup_epoch=-1表示不使用warmupdecay150int否是分段衰减学习率的第一次学习率降低的epoch数，仅当use_cosine_decay=False时有效decay280int否是分段衰减学习率的第二次学习率降低的epoch数，仅当use_cosine_decay=False时有效use_cosine_decayTruestring否是是否使用余弦衰减学习率，设置为False则使用分段衰减学习率optimizersgdstring否是sgd 或者 adam优化器evalFalsestring否是eval=True，则进行评估；eval=False进行训练2.3. 训练输出文件训练完成后的输出文件如下：|- RetinaFace_Resnet50_Final.pth |- deploy_scripts |- model |- data |- layers |- models |- retinaface_utils |- config.json |- customize_service.py |- save_model.pth3. GPU/CPU推理元模型来源 选择 保存在OBS上的对应路径下的deploy_scripts文件夹。注意：推理配置文件model/config.json中的runtime字段为pytorch1.4-python3.6，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。4. 案例指导本算法的详细使用方法，请查看《ModelArts AI Gallery算法RetinaFace使用指导》。交付交付方式华为云ModelArts交付区域华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华南-广州、亚太-**

以上是我做实验的截图，我也希望能够抽奖中到我，哈哈啊哈哈哈！！ 打卡打卡！

检测窗口的选择拿人脸检测举例，当给出一张图片时，我们需要框出人脸的位置以及人脸的大小，那么最简单的方法就是暴力搜索候选框，把图像中所有可能出现框的位置从左往右、从上往下遍历一次。并且通过缩放一组图片尺寸，得到图像金字塔来进行多尺度搜索。但是这种方法往往计算量很大并且效率不高，在实际应用中并不可取。人脸具有很强的先验知识，比如人脸肤色YCbCr空间呈现很紧凑的高斯分布，通过肤色检测可以去除很大一部分候选区域，仅留下极小部分的区域作为人脸检测搜索范围。由于肤色的提取非常快，只是利用一些颜色分布的信息，把每个像素判断一下，整体速度提升很多。但肤色提取只是用到简单的颜色先验，如果遇到和肤色很像的，比如黄色的桌子，很有可能被误判成人脸的候选检测区域。进一步提高精度衍生出如Selective Search [2]  或EdgeBox [3]  等区域提取的方法，基于颜色聚类、边缘聚类的方法来快速把不是所需物体的区域给去除，相对于肤色提取精度更高，极大地减少了后续特征提取和分类计算的时间消耗。特征的设计在传统的检测中，Haar由于提取速度快，能够表达物体多种边缘变化信息，并且可以利用积分图快速计算，得到广泛的应用；LBP更多的表达物体的纹理信息，对均匀变化的光照有很好的地适应性；HOG通过对物体边缘使用直方图统计来进行编码，特征表达能力更强，在物体检测、跟踪、识别都有广泛的应用。传统特征设计往往需要研究人员经验驱动，更新周期往往较长，通过对不同的特征进行组合调优，从不同维度描述物体可以进一步提升检测精度，如ACF检测，组合了20种不同的特征表达。分类器的设计传统的分类器包含Adaboost、SVM、Decision Tree等。（1）Adaboost一个弱分类器往往判断精度不高，通过Adaboost自适应地挑选分类精度高的弱分类器并将它们加权起来，从而提升检测性能。比如说，人脸检测中一个候选窗口需要判断是否为人脸，其中一些弱分类器为颜色直方图分量（如红黄蓝三种颜色），如果黄色分量大于100，那我就认为这块可能是人脸的候选区域，这就是个非常简单的弱分类器。可是，单个这么弱的分类器判断是很不准的，那么我们就需要引入另外一些分量做辅助。比如再引入红色分量大于150，将几个条件叠加起来，就组成了一个比较强的分类器。这里弱分类器的设计往往就是确定颜色判断的阈值，为什么会选择100呢？其实这是我们需要学习得到的阈值，学习得到，当阈值设定为100时，分类的精度是最高的。另外，为什么要选择红黄蓝三种颜色？同样，因为它们分类的精度更高。通过不断进行特征挑选并学习弱分类器，最终组合提升为Adaboost强分类器。（2）SVM分类器SVM通过最大化分类间隔得到分类平面的支持向量，在线性可分的小数据集上有不错的分类精度，另外通过引入核函数将低维映射到高维，从而线性可分，在检测场景被广泛使用。（3）决策树决策树（Decision Tree）是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一种类别。以二叉树为例，假如从树根进来有个二分类，我们需要区分它是人脸或者是非人脸，左边是非人脸，右边是人脸。当我进入第一个二叉树分类器节点判断，如果是非人脸的话直接输出结果，如果是人脸候选的话进入下一层再做进一步的分类。通过学习每个节点的分类器来构造决策树，最终形成一个强分类器。（4）随机森林通过对决策树进行Ensemble，组合成随机森林更好的提高分类或者回归精度。

希望使用小熊派实现图像识别的功能，请问是否可以有外接的摄像头，对应的应该选用哪一款小熊派的芯片。

分析　　生物特征识别就是采用某种技术和手段对人的身份进行标识，从而依据该标识对人进行身份识别，以达到监督、管理和控制目的的一种技术。用于身份识别和个人信息管理的技术和手段层出不穷，传统的个人信息鉴定方法包括个人特征。如身份证、工作者、学生证、磁卡、智能卡、口令密码等，这些分身验证方法普遍存在易丢失、易破解、易伪造、不易携带等缺点，而且在安全性和鉴定速度方面也已经不能满足人们的需求，这些技术虽然方便快捷，但其致命的缺点是安全性差、易伪造、易窃取等。近年来，计算机的广泛应用使得生物特征识别进行身份识别成为可能。生物特征　　生物特征识别的方法越来越多地被应用于身份识别领域。生物特征识别技术（Biometric Identification Technology）是指**固有的特征为判别标准，达到精确鉴定人身份的技术。这些固有特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹等，也被称为生物模态。这些特征除了外伤等特殊情况下一般会伴随人的一生，而不会改变或者变化很小。生物识别技术对每个个体都具有随身携带性和持久性；对不同个体具有普遍性和唯一性等优于传统身份识别的特点。基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。结合　　结合计算机技术，发展起来了众多jiy基于人类生物特征的人类身份识别技术，如人脸识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术。这些识别技术具有特征录入较为方便、信息丰富、使用范围广等优点。因此有着广阔的应用前景。识别　　1）人脸识别主要通过人脸特征进行识别，也是人们最早使用的生物特征识别技术之一，是一种比较友好、直观、更容易被人接受的识别方式。在实际应用中，人脸识别易于使用，无须使用者的主动参与，尤其适用于视屏监控等应用。但人脸识别的缺点在于稳定性较差，很容易受周围环境、饰物、年龄、表情等干扰，造成错误的识别。另外，对双胞胎、多胞胎的鉴别仍然无能为力。　　2）虹膜识别主要基于虹膜的生理结构，利用虹膜中存在的细丝、斑点、凸点、射线、皱纹和条纹等特征进行识别。据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜身份认证的可靠性高，其错误接受率和错误拒绝率很低。　　3）指纹识别主要通过分析指纹的全局特征和局部特征进行识别，常用的特征如指纹中的嵴、谷、终点、分叉点和分歧点等。随着指纹识别技术的发展和指纹采集设备的价格降低，指纹识别不仅广泛应用于司法和商务活动中，也越来越多地在笔记本电脑、手机、存储器等终端设备中使用。但采集指纹时要求保持手指的洁净和光滑，污垢和疤痕都会给识别带来困难。老年人和手工劳动者的指纹由于磨损严重而不易识别。另外，在实际采集中发现，由于在犯罪记录中常使用指纹，导致很多人害怕将指纹记录在案，从心理上不愿意接收这种识别方式。目前　　目前，无论是字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照识别、文字识别等）还是人类生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）的项目开发技术，他们涉及数字图像处理、模式识别、人工智能、智能计算等多个学科领域。随着高科技的发展，这些项目应用已成为衡量当代高科技水平的重要手段。

介绍　　基于人脸图片中可能存在的畸变、摩尔纹、反光、倒影、边框等信息，判断图片中的人脸是否来自于真人**，有效抵御纸质翻拍照、电子翻拍照以及视频翻拍等各种攻击方式。静默**检测支持单张图片，不支持多人脸图片。约束限制只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。application/json请求的body中，请使用标准Json格式。Base64编码中请勿使用回车换行。系统不保存用户图片。图片大小小于8MB，由于过大图片会导致时延较长，并且图片信息量不大，建议小于1MB。图片分辨率小于4096*2160，图片中人脸像素大于40*40，建议120*120以上。为保证识别效果，人脸图片建议要求如下光照大于200lux、无反光强光阴影现象。人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。侧脸不超过30°、俯仰角小于15°、偏转角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。其他的约束限制信息请参见1.4 约束限制章节。建议由于过大图片对识别算法精度无明显提升，同时会导致时延较长，建议传入图片小于1MB，一般500KB左右足够。OBS上存储的图片也建议小于1MB。图片中人脸像素建议120*120以上。

人脸识别出现通过率低　　前端需要抓拍多张才能找到阈值（0.93）以上的结果。问题原因　　底库照片质量不好。　　前端抓拍条件很差。　　前端抓拍到的人脸姿态跟底库照片的姿态相差较多，或者底库照片与抓拍的人像相差太多。解决方案　　重新录入底库的照片，将质量差的底库照片更换。　　改善前端抓拍条件，调节光照，避免背光情况。运动模糊，去掉模糊照片，调节摄像头参数。　　相差太多的情况，可以采用一个人录入多张人脸的方式。录入的人脸应该采用不同的姿态，需要跟抓拍的人脸姿态相近，或者直接采用抓拍到的图像质量比较好的人脸作为底库录入。

人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。人脸识别以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等，打造智能化业务系统，提升业务效率。当前人脸识别提供了以下子服务：人脸检测人脸比对人脸搜索**检测人脸检测人脸检测是在图像中准确识别出人脸的位置和大小。用户通过该服务，可以同时识别出图片中包含的不同倾角正脸及侧脸。该子服务是人脸识别领域的基础服务，适用于安防、电子身份、公安刑侦等众多应用场景。图1 人脸检测示意图人脸比对通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。图2 人脸比对示意图人脸搜索人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用户可以通过创建人脸集合接口创建属于用户的人脸集；通过添加人脸接口向人脸集中添加图片；通过查询人脸搜索接口，返回与输入人脸相似度最高的N张人脸图片；通过删除人脸接口从人脸集中删除用户不需要的人脸特征；通过删除人脸集接口删除用户创建的人脸集。人脸搜索可用于企业、住宅的安全管理、公安刑侦等多种场景，但由于翻拍照片和本人照片人脸搜索服务无法感知，不可用于防翻拍场景。图3 人脸搜索示意图**检测动作**检测动作**检测的功能是通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为**。如果有多张人脸出现，则选取最大的人脸进行判定。静默**检测静默**检测是基于人脸图片中可能存在的畸变、摩尔纹、反光、倒影、边框等信息，判断图片中的人脸是否来自于真人**，有效抵御纸质翻拍照、电子翻拍照以及视频翻拍等各种攻击方式。静默**检测支持单张图片，不支持多人脸图片。

分析　　受技术与成本多种因素制约，人脸识别服务存在一些约束限制。其中系统级约束限制，是所有子服务的约束。除系统级约束限制外，各子服务还有独立的约束条件。静默 Huoti 检测　　1、图片大小小于8MB，由于过图片过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长，建议小于1MB。　　2、图片分辨率小于4096*2160，图片中人脸像素大于40*40，建议120*120以上。　　3、为保证识别效果，人脸图片建议要求如下：　　4、光照大于200lux、无反光强光阴影现象。　　5、人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。　　6、侧脸不超过30°、俯仰角小于15°、偏转角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。

功能说明　　本节定义了人脸识别服务上报云监控服务的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索人脸识别服务产生的监控指标和告警信息。命名空间　　SYS.FRS监控指标指标ID指标名称指标含义取值范围测量对象监控周期（原始指标）api_calls成功调用次数该指标用于统计接口的成功调用次数。单位：次≥ 0 times接口1分钟error_4xx4xx失败调用次数该指标用于统计接口的4xx失败调用次数。单位：次≥ 0 times接口1分钟error_5xx5xx失败调用次数该指标用于统计接口的5xx失败调用次数。单位：次≥ 0 times接口1分钟average_latency平均时延该指标用于统计接口的平均时延。单位：毫秒≥ 0 ms接口1分钟face_number人脸数量该指标用于统计人脸库的人脸数量。单位：个≥ 0 counts人脸库1分钟维度KeyValuecall_of_api接口face_set人脸库

一　　登录人脸识别管理控制台。二　　在左侧导航栏中选中“服务列表”，选择“管理与部署 > 云监控服务 ”。三　　展开左侧导航树的“云服务监控”，单击待查看的云服务。四　　单击操作列“查看监控指标”，进入指标监控页面。五　　在监控区域，您可以通过选择时长，查看对应时间的监控数据。六　　您可以根据需要选择查看云服务“近1小时”、“近3小时”、“近12小时”、“近24小时”和“近7天”的监控数据。

一　　局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。二　　LBP，一种用来描述图像纹理特征的算子，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年提出。。三　　2002年，T.Ojala等人在PAMI上又发表了一篇关于LBP的文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的LBP特征。四　　LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理特征。五　　LBP是提取局部特征作为判别依据的。六　　LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。七　　不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。