人脸识别引擎SeetaFaceEngine简介及在windows7 vs2013下的编译

SeetaFaceEngine是开源的C++人脸识别引擎，无需第三方库，它是由中科院计算所山世光老师团队研发。它的License是BSD-2.

SeetaFaceEngine库包括三个模块：人脸检测(detection)、面部特征点定位(alignment)、人脸特征提取与比对(identification)。

人脸检测模块：基于一种结合经典级联结构和多层神经网络的人脸检测方法实现，其所采用的漏斗型级联结构（Funnel-Structured Cascade，FuSt）专门针对多姿态人脸检测而设计，其中引入了由粗到精的设计理念，兼顾了速度和精度的平衡。FuSt级联结构在顶部由多个针对不同姿态的快速LAB级联分类器构成，紧接着是若干个基于SURF特征的多层感知机（MLP）级联结构，最后由一个统一的MLP级联结构（同样基于SURF特征）来处理所有姿态的候选窗口，整体上呈现出上宽下窄的漏斗形状。从上往下，各个层次上的分类器及其所采用的特征逐步变得复杂，从而可以保留人脸窗口并排除越来越难与人脸区分的非人脸候选窗口。

面部特征点定位：采用一种由粗到精的自编码器网络(Coarse-to-Fine Auto-encoder Networks, CFAN )方法实现。CFAN级联了多级栈式自编码器网络，其中的每一级都刻画从人脸表观到人脸形状的部分非线性映射。具体来说，输入一个人脸区域（由人脸检测模块得到），第一级自编码器网络直接从该人脸的低分辨率版本中快速估计大致的人脸形状S0。然后，提高输入人脸图像的分辨率，并抽取当前人脸形状S0（相应提升分辨率）各特征点位置的局部特征，输入到下一级自编码器网络来进一步优化人脸对齐结果。以此类推，通过级联多个栈式自编码器网络，在越来越高分辨率的人脸图像上逐步优化人脸对齐结果。CFAN方法实现了5个面部关键特征点（两眼中心，鼻尖和两个嘴角）的精确定位。

人脸特征提取与比对：采用深度卷积神经网络VIPLFaceNet实现，一个包含7个卷积层与2个全连接层的DCNN。VIPLFaceNet将5x5的卷积核拆分为两层3x3的卷积核，从而增加了网络深度，而并没有增加计算量；VIPLFaceNet还减少了每个卷积层的kernel数目以及FC2层的节点数。同时，通过引入Fast Normalization Layer（FNL），加速了VIPLFaceNet的收敛速度，并在一定程度上提升了模型的泛化能力。特征比对可简单采用Cosine计算相似度，然后进行阈值比较（验证应用）或排序（识别应用）即可。

以上内容摘自：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NTE4NTUwOQ==&mid=2650325457&idx=1&sn=5fa67f028980b3f451d1e2b568d49cbf&chksm=f235a6dbc5422fcd7eefff058dfaccaeca2b3b0000ccee0edaf523a3db7740967c018cd25d00&scene=1&srcid=0914vg7OKyrgGSOr8Vv2RzIF#wechat_redirect&utm_source=tuicool&utm_medium=referral
这三个模块，每个模块都可以单独生成一个动态库，在源码的每个模块的examples目录下给出了在

windows vs2013下的工程，为了便于以后测试和调试，这里将3个工程全部放在了新建的Face_Test工程下，

可以在x64 debug/release下直接生成相应的动态库，图如下：

GitHub：https://github.com/fengbingchun/Face_Test

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