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DAY 8
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AI & Data

[Computer Vision] 電腦視覺下的人臉系列 第 8

[Day8] 關於人臉偵測(Face Detection)的二三事

本篇文沒有引言,不囉嗦。

本文開始

  1. 人臉偵測是物體偵測(Object Detection)的一種;只是限縮偵測的物體都是人臉。
  2. 人臉偵測、人臉定位、Face Detection,都是在說同一件事:找到一個影像中出現的人臉,並且通常用矩形框(bounding box)來標示找到人臉的位置
    • 如果是要辨識影像中的人臉叫做人臉識別(Facial Recognition),或者,更常聽到的是影像中有什麼東西,叫做物體識別(Object Recognition)
    • 多說一點,人臉識別(Facial Recognition)通常不只是找影像中的人臉,更精確地說,要識別這個人臉是誰 (後面系列會提到)
  3. 人臉偵測要做手機應用(App):Google ML Kit與Amazon Rekognition,或是Azure臉部識別API都是不錯的選擇
    • 如果你要做App而且使用的主語言又是Python,請特別注意第三方套件的支援性;之後有機會再來談談這條踩不完的坑
  4. 人臉偵測要整合應用程式(Application):先以前面系列談到的三大API為主,倘若功能無法滿足需求或是需要更高的準確度,接下來系列會談到如何進行圖片前處理、如何挑選適合的模型、如何改善辨識參數等等
    • 如果有足夠的資金當然可以選擇三大API中最上手的,然後尋求官方支援
  5. 人臉偵測以目前這個時代來說已經是算相當成熟的技術了,而且各式各樣的現成平台、API、套件任君選擇,即使未來沒有機會使用相關技術,也要對人臉偵測有些基礎認識,它絕對不是黑科技

在之後提到更多人臉的分析技術後,會慢慢整理更多的二三事。

See ya!


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