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簡述

seetaface由中科院計算所山世光研究員帶領(lǐng)的人臉識別研究組研發(fā)。代碼基于C++實現(xiàn)，不依賴第三方庫。然而，目前開源的代碼，是在windows vs上編譯的，對于我們這幫mac/linux用戶來說，用起來還是挺麻煩的。經(jīng)過這幾天的學習，對seetaface總算有了全面的了解。下面，聽我娓娓道來。

注意：本文章不涉及代碼邏輯和原理，只是教大家如何使用seetaface做人臉識別。

引擎

FaceDetection

• 人臉識別模塊，用于識別出照片中的人臉，染回每個人臉的坐標和人臉總數(shù)。

FaceAlignment

• 特征點識別模塊，主要識別兩個嘴角、鼻子、兩個眼睛五個點的坐標。測試下來，發(fā)現(xiàn)圖片模糊時，識別不準。

FaceIdentification

• 人臉比較模塊，根據(jù)官方的說法，先提取特征值，然后比較。給出的測試程序是seetaface提取人臉的特征值和caffe訓練庫里的人臉做對比。

以下教程都是在MacOSX編譯運行通過。使用cmake和make編譯

以下的編譯方法是把FaceDetect測試程序也編譯了，而測試程序是依賴opencv的，所以，在這之前，確認opencv是否安裝

人臉識別教程

編譯

由于代碼是在windows平臺編譯的，所以，這地方要做些修改。

1. 進入FaceDetection目錄
2. 修改include/common.h，修改38行 

#ifdef SEETA_EXPORTS 
 
#define SEETA_API __declspec(dllexport) 
 
#else 
 
#define SEETA_API __declspec(dllimport) 
 
#endif  

為 

#if defined _WIN32 
 
#ifdef SEETA_EXPORTS 
 
#define SEETA_API __declspec(dllexport) 
 
#else 
 
#define SEETA_API __declspec(dllimport) 
 
#endif 
 
#else 
 
#define SEETA_API 
 
#endif  

1. 修改include/feat/surf_feature_map.h文件，在前面加上#include <cstring>
2. 修改include/util/image_pyramid.h文件，在前面加上#include <cstring>
3. 修改src/feat/surf_feature_map.cpp文件，在前面加上#include <cmath>
4. 增加CMakeLists.txt，內(nèi)容如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.3) 
project(seeta_facedet_lib) 
option(BUILD_EXAMPLES  "Set to ON to build examples"  ON) 
option(USE_OPENMP      "Set to ON to build use openmp"  ON) 
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11) 
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON) 
message(STATUS "C++11 support has been enabled by default.") 
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -msse4.1") 
 
if (USE_OPENMP) 
        find_package(OpenMP QUIET) 
        if (OpenMP_FOUND) 
            message(STATUS "Use OpenMP") 
            add_definitions(-DUSE_OPENMP) 
            set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} ${OpenMP_C_FLAGS}") 
            set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${OpenMP_CXX_FLAGS}") 
            set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS} ${OpenMP_EXE_LINKER_FLAGS}") 
        endif() 
    endif() 
 
    include_directories(include) 
 
    set(src_files 
        src/util/nms.cpp 
        src/util/image_pyramid.cpp 
        src/io/lab_boost_model_reader.cpp 
        src/io/surf_mlp_model_reader.cpp 
        src/feat/lab_feature_map.cpp 
        src/feat/surf_feature_map.cpp 
        src/classifier/lab_boosted_classifier.cpp 
        src/classifier/mlp.cpp 
        src/classifier/surf_mlp.cpp 
        src/face_detection.cpp 
        src/fust.cpp 
        ) 
 
    add_library(face_detect SHARED ${src_files}) 
    set(facedet_required_libs face_detect) 
 
    if (BUILD_EXAMPLES)         
           message(STATUS "Build with examples.") 
        find_package(OpenCV) 
        if (NOT OpenCV_FOUND) 
            message(WARNING "OpenCV not found. Test will not be built.") 
        else() 
            include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) 
            list(APPEND facedet_required_libs ${OpenCV_LIBS}) 
 
            add_executable(facedet_test src/test/facedetection_test.cpp) 
            target_link_libraries(facedet_test ${facedet_required_libs}) 
        endif() 
    endif() 

5. 建立build目錄，mkdir build
6. 編譯，cd build && cmake .. && make
7. 當前目錄下生成可執(zhí)行文件

運行

1. 執(zhí)行完make命令以后，當前的目錄下會生成一個可執(zhí)行文件facedet_test
2. 由于默認的程序讀取的是當前路徑下的test_image.jpg和seeta_fd_frontal_v1.0.bin，test_image.jpg是人臉圖片，seeta_fd_frontal_v1.0是識別的引擎。
3. 確保以上的兩個文件在當前路徑下存在了，既可以./facedet_test運行了。
4. 你可以修改位于src/test目錄下的文件，來達到自己的目的。

使用

我們可以參考src/test/facedetection_test.cpp這個測試程序，來達到我們?nèi)四樧R別的目的。

頭文件 

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
#include "face_detection.h" 
opencv頭文件主要用來加載圖像，face_detection.h是人臉識別的主要程序。  

加載人臉識別引擎 

seeta::FaceDetection detector(‘seeta_fd_frontal_v1.0’); 

設(shè)置最小人臉大小 

detector.SetMinFaceSize(40); 
這個根據(jù)實際情況調(diào)整，圖片中，人臉越大，這個值也越大，因為這個值越小，人臉識別速度越慢。

識別圖片中的人臉

std::vector<seeta::FaceInfo> faces = detector.Detect(img_data); 

在這之前，需要對圖片進行處理，這里略過

輸出人臉識別的結(jié)果 

for (int32_t i = 0; i < num_face; i++) { 
    face_rect.x = faces[i].bbox.x; 
    face_rect.y = faces[i].bbox.y; 
    face_rect.width = faces[i].bbox.width; 
    face_rect.height = faces[i].bbox.height; 
    cv::rectangle(img, face_rect, CV_RGB(0, 0, 255), 4, 8, 0); 
} 
s[i].bbox.x; faces[i].bbox.y;是人臉的左上角坐標。faces[i].bbox.width;faces[i].bbox.height;是人臉的長和寬。  

結(jié)語

seetaface的確是個很好用的人臉識別庫，調(diào)用、編譯都很簡單，但是由于文檔的缺少，所以剛開始看的時候，會比較亂，不知道如何下手。本片文章主要介紹了FaceDetect的使用，接下來我會講解如何識別人臉的特征點，也就是嘴、鼻子、眼。敬請期待。