如何进行OpenCV及Dlib的人脸检测比较分析
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人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测，Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好，而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现。
Haar-Cascade,HOG-SVM,深度学习正是代表着人脸检测乃至目标检测的三个时代。
昨天Learn OpenCV网站博主Vikas Gupta博士发表文章，对OpenCV与Dlib中四种人脸检测算法实现进行了比较分析，包含C++/Python的代码示例，且对精度和速度都进行了量化。
1. OpenCV Haar Cascade人脸检测
算法无需赘言。
代码示例：
优点
1）几乎可以在CPU上实时工作；
2）简单的架构；
3）可以检测不同比例的人脸。
缺点
1）会出现大量的把非人脸预测为人脸的情况；
2）不适用于非正面人脸图像；
3）不抗遮挡。
2. OpenCV DNN 人脸检测
从OpenCV3.3版本后开始引入，算法出自论文《SSD: Single Shot MultiBox Detector》（https://arxiv.org/abs/1512.02325）。使用ResNet-10作为骨干网。
OpenCV提供了两个模型：
1）原始Caffe实现的16位浮点型版本（5.4MB）;
2）TensorFlow实现的8位量化版本（2.7MB）。
Vikas Gupta的代码包含了这两种模型。
模型加载代码示例：
检测测试代码示例：
优点
1）在这四种方法中是最准确的；
2）在CPU上能够实时运行；
3）适用于不同的人脸方向：上，下，左，右，侧面等。
4）甚至在严重遮挡下仍能工作；
5）可以检测各种尺度的人脸。
缺点
作者认为没有什么大的缺点^_^
（52CV君不敢妄提缺点，但认为不能使用NVIDIA GPU绝对是个遗憾）
3. Dlib HoG人脸检测
代码示例：
优点
1）CPU上最快的方法；
2）适用于正面和略微非正面的人脸；
3）与其他三个相比模型很小；
4）在小的遮挡下仍可工作。
缺点
1）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器；
2）边界框通常排除前额的一部分甚至下巴的一部分；
3）在严重遮挡下不能很好地工作；
4）不适用于侧面和极端非正面，如俯视或仰视。
4. Dlib CNN人脸检测
算法来自论文《Max-Margin Object Detection》（https://arxiv.org/abs/1502.00046）。
代码示例：
优点
1）适用于不同的人脸方向；
2）对遮挡鲁棒；
3）在GPU上工作得非常快；
4）非常简单的训练过程。
缺点
1）CPU速度很慢；
2）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器；
3）人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。
5. 四种方法精度比较
作者在FDDB数据库中测评了四种人脸检测算法实现的精度，结果如下：
可以看到Dlib的两种方法效果都不怎么好，作者发现原来Dlib训练使用的数据集的人脸包围框较小，导致按照FDDB的评价标准不公平。
另外，Dlib无法检测小脸也拉低了分数。
6. 速度比较
软硬件环境：
Processor : Intel Core i7 6850K – 6 Core
RAM : 32 GB
GPU : NVIDIA GTX 1080 Ti with 11 GB RAM
OS : Linux 16.04 LTS
Programming Language : Python
图像大小300*300，测试结果如下：
可以看到除了MMOD 其他方法都达到实时，而MMOD方法的GPU计算是最快的。
7. 分情况检测结果示例
7.1跨尺度检测
7.2 非正面人脸
7.3 遮挡
8 总结推荐
如何在应用中选择人脸检测算法呢？作者认为应该首先尝试OpenCV DNN方法与Dlib HOG方法，然后再做决定。
一般情况
在大多数应用程序中，我们无法知道图像中人脸尺寸的大小。因此，最好使用OpenCV-DNN方法，因为它非常快速且非常准确，即使对于小尺寸的人脸也是如此。它还可以检测各种角度的人脸。所以OpenCV-DNN是首选。
中到大尺寸的图像
Dlib HOG是CPU上最快的方法。但它不能检测到小脸（<70x70）。因此，如果知道程序不会处理非常小的人脸（例如自拍照），那么基于HOG的人脸检测器是更好的选择。
此外，如果你可以使用GPU（NVIDIA家的），那么MMOD人脸检测器是最好的选择，因为它在GPU上非常快，并且还提供各种角度的检测。
高分辨率图像
由于在高分辨率图像中，这些算法的速度都会很慢，而如果缩小图像尺寸，HOG/MMOD可能会失败，同时OpenCV-DNN却可以检测小脸，所以对于高分辨率图像推荐缩小图像再使用OpenCV-DNN的方法。
上述就是小编为大家分享的如何进行OpenCV及Dlib的人脸检测比较分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
新闻名称：如何进行OpenCV及Dlib的人脸检测比较分析
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