論文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
下載：https://arxiv.org/abs/1604.02878
代碼：https://github.com/kpzhang93/MT

人臉檢測是計算機視覺中的一個問題，即在照片中定位一張或多張人臉。

在照片中定位人臉是指在圖像中找到人臉的坐標，并通過人臉周圍的邊界框來劃分人臉的范圍。

人臉是動態的，其外觀具有高度的可變性，使得人臉檢測成為計算機視覺中的一個難題。如檢測人臉，受其其朝向或角度、光線水平、服裝、配飾、頭發顏色、面部毛發、化妝、年齡等等影響。

人臉檢測是人臉識別系統中必不可少的第一步，其目的是在背景中定位和提取人臉區域。

有兩種主要的人臉識別方法：

• 基于特征的方法，使用手工過濾器來搜索和檢測人臉。可以使用OpenCV庫級聯分類器(cascade classifiers)進行。
• 基于圖像的方法，從整體上學習如何從整個圖像中提取人臉。可以通過MTCNN庫使用多任務級聯CNN來實現。

MTCNN是一個深度級聯多任務框架。該框架用來解決由于各種姿勢、照明和遮擋，在不受約束的環境中進行人臉檢測和對齊的問題。

該框架利用檢測和對齊之間的內在相關性來提高它們的性能。框架利用級聯架構和精心設計的深度卷積網絡的三個階段以粗到細的方式預測人臉和landmark位置。此外，提出了一種新的online hard sample mining策略，進一步提高了實踐中的性能。

注：人臉對齊 face alignment：是許多人臉應用中必要的前處理，目的是減少輸入影像的旋轉(Rotation)、平移(Translation)、縮放(Scale)變化而造成的精度損失。

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參考資料：
人臉檢測 MTCNN 簡介
人臉算法系列：MTCNN人臉檢測詳解
MTCNN工作原理

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人脸检测：MTCNN的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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