面部特徵檢測與跟蹤

我已經完成了臉部特徵檢測正面姿態，中性表情和良好的光照條件下使用OpenCV的維奧拉 - 瓊斯臉部和跟蹤嘴脣和眼角在2D視頻特徵點檢測器。

我用CascadeClassifier::detectMultiScale與haarcascade_frontalface_alt，haarcascade_eye，haarcascade_mcs_mouth xml文件。它可以正常工作到15度的旋轉和中性表達。

但現在，我只想知道在以下情況下是否可以檢測到面部特徵（眼睛，嘴巴如圖像）？

頭部轉動高達45度
表達式 - 會說話，笑，微笑，...

的OpenCV是不是必須的，任何圖書館或實現精細。首先，我對任何參考文獻都很滿意。 3D範圍相機和其他3D相機傳感器不能使用。

來源

2013-03-16 2vision2

尋找「LandMarks」，「Active Shape Models」，「ActiveAppearance Models」 – berak 2013-03-16 09:04:08

@ break ::感謝您的回覆..這些模型是否適用於非正面？ – 2vision2 2013-03-16 09:36:54

你可能不得不爲這種情況訓練自己的模型。大多數軟件包如stasm或asmlib都附帶有相應的工具。另外，還有一個新的[lbpcascade for profile face]（https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/lbpcascades/lbpcascade_profileface.xml）視圖。 – berak 2013-03-16 10:16:19

您已在此發佈問題：Facial Feature Points Detection using OpenCV。我很想把它稱爲你自己問題的重複。

這已經使用流行的flandmark工具回答您的問題。這個問題唯一的區別在於你已經詢問了更大程度的姿勢變化，即高達45度。如果您閱讀帶有flandmark的相關，他們會評估當前最先進的評估數據集之一Labeled Faces in the Wild (LFW)，該數據集涵蓋了中等範圍的姿態變化。

如果您願意犧牲速度以準確處理非姿勢表情，那麼2012年的另一項工作是對圖像集進行更密集的界標算法評估，我認爲該算法具有比LFW更多的姿態變化。該作品的項目網頁是here。

我還建議您在將來引用您自己的問題，如果它們彼此相似，並清楚地描述您的問題有什麼不同和獨特之處，那麼值得一個新問題。

來源

2013-07-04 19:32:11 bjou

面部特徵檢測與跟蹤

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