20行代码实现人脸识别

20行代码实现人脸识别

OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python。

它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。

对于类似于人脸的对象,你或许需要不少于 6000 个分类器,每一个都需要成功匹配(当然,有容错率),才能检测出人脸。但这有一个问题:对于人脸识别,算法从左上角开始计算一个个数据块,不停问“这是张脸吗”。每个数据块有超过 6000 个检测,加起来的计算量会达到数百万级别,计算机很可能会让你等得花儿都谢了。

OpenCV 使用 cascades 来避免这种情况。Cascade 是什么?最佳答案已经在字典里了:一条瀑布或者连续瀑布。

好比连续瀑布,OpenCV cascade 把人脸检测问题分解为好几步。对于每个数据块,它都进行一个粗略、快速的检测。若通过,会再进行一个更仔细的检测,以此不断类推。该算法有 30 到 50 个这样的阶段,或者说 cascade。

只有通过全部阶段,算法才会判断检测到人脸。这样做的好处是:大多数图形都会在头几步就产生否定反馈,算法因而不需要在它上面测试所有 6000 个特征,大大节省了时间。相对于“正常流程”耗费数个小时,这可以实时实现人脸检测。

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