人脸识别的对比 – OpenCV, Dlib and Deep Learning

Question

如题所述

Answer 1

在本教程中，我们将比较和探讨OpenCV、Dlib和深度学习中的几种人脸识别方法。我们将提供代码示例，并讨论每种方法的优缺点，同时分享如何根据特定应用选择合适模型的实用规则。

我们假设图像尺寸为300×300。

一、OpenCV中的Haar级联人脸检测器

基于Haar级联的人脸检测技术自2001年Viola和Jones提出以来，一直是先进的人脸检测技术。近年来进行了许多改进，OpenCV提供了多种基于Haar的模型。

代码示例用于加载haar级联模型文件并将其应用于灰度图像。输出包含检测到的面孔列表，每个成员是包含坐标和尺寸的四个元素列表。

优点

简单、高效，适合实时应用。

缺点

可能在检测复杂背景下的小或部分遮挡的脸时表现不佳。

二、OpenCV中的DNN人脸检测器

这种模型基于ResNet-10架构，使用Caffe或TensorFlow进行训练。输出为归一化坐标，表示边界框。

代码加载模型，并使用前向传播进行检测。输出为4-D矩阵，边界框坐标需乘以原始图像大小。

优点

克服了Haar级联的缺点，适用于更复杂背景。

缺点

计算速度慢于基于Haar的检测器。

三、Dlib中的HoG Face检测器

基于HoG特征和SVM的模型，由5个HOG过滤器组成，适用于多种视角。模型嵌入头文件中。

代码加载检测器，将图像通过检测器，输出为包含坐标和大小的面部列表。

优点

适用于多种条件，如非正面角度。

缺点

可能在检测小脸时表现不佳。

四、Dlib中的CNN人脸检测器

基于CNN的检测器，使用MMOD（最大边缘对象检测器）训练。训练过程简单，无需大量数据。代码加载模型，输出坐标。

优点

适用于多种角度和大小的人脸检测。

缺点

速度较慢。

五、准确度对比

使用FDDB数据集评估模型。结果表明，Dlib在视觉上表现更好，但准确性稍逊于Haar级联和OpenCV-DNN。主要原因是输出边界框大小不同，以及Dlib模型在小脸检测方面存在局限性。

优点

视觉上更精确的边界框。

缺点

在准确性评估时存在偏见，尤其在小脸检测方面。

六、速度对比

使用300×300图像评估方法的实时性。OpenCV-DNN、Dlib和Dlib的CNN检测器在CPU和GPU上均有显著差异。

硬件

处理器：英特尔酷睿i7 6850K
RAM：32 GB
GPU：NVIDIA GTX 1080 Ti，11 GB内存
操作系统：Linux 16.04 LTS
编程语言：Python

代码

在给定图像上运行每个方法10000次，结果表明除了MMOD外，所有方法均能在实时内执行。MMOD在GPU上非常快，但在CPU上速度较慢。

结论

综上所述，建议在大多数情况下使用OpenCV-DNN，因为它快速且准确，即使面对小尺寸人脸。对于中、大型图像尺寸，Dlib的HoG检测器在CPU上速度较快，适用于已知不会处理非常小面孔的应用。高分辨率照片处理时，OpenCV-DNN方法表现较好，因为它能检测小面孔。基于这些分析，可根据具体应用选择合适的人脸识别方法。