人脸检测

相关源文件

• examples/find_facial_features_in_picture.py
• face_recognition/api.py

目的与范围

本文档介绍了 face_recognition 库中的人脸检测功能。人脸检测是指在图像中识别和定位人脸的过程，这是执行面部特征提取、人脸编码或人脸识别的先决步骤。有关人脸识别和比较的信息，请参阅 人脸编码与识别，有关面部标志的详细信息，请参阅 面部标志。

来源： face_recognition/api.py108-121

概述

face_recognition 库中的人脸检测建立在 dlib 库的检测模型之上。该系统提供两种检测方法：

1. HOG 检测 (方向梯度直方图) - 速度更快，但精度较低，适用于仅 CPU 的环境
2. CNN 检测 (卷积神经网络) - 精度更高，但需要更强的处理能力，针对 GPU 加速进行了优化

检测过程以 (top, right, bottom, left) 的顺序返回人脸的位置坐标。

来源： face_recognition/api.py17-26 face_recognition/api.py108-121

核心检测函数

该库提供了几个用于人脸检测的函数：

功能	描述	返回值
face_locations()	检测单张图像中人脸的主要函数	人脸位置元组列表，格式为 (top, right, bottom, left)
_raw_face_locations()	返回 dlib 矩形的内部辅助函数	dlib 'rect' 对象列表
batch_face_locations()	一次处理多张图像（GPU 优化）	包含人脸位置元组的列表列表
_raw_face_locations_batched()	批处理的内部助手	dlib 检测对象列表

来源： face_recognition/api.py92-105 face_recognition/api.py108-121 face_recognition/api.py124-151

检测实现细节

内部流程

人脸检测流程遵循以下步骤：

来源： face_recognition/api.py92-121

模型初始化

检测模型在模块导入时初始化一次。

来源： face_recognition/api.py17-26

用途

基本人脸检测

最常见的用法是在单张图像中检测人脸。

来源： face_recognition/api.py108-121

使用 CNN 模型

为了获得更精确的检测，尤其是在处理复杂图像时

来源： face_recognition/api.py108-121

GPU 加速的批量处理

在处理多张图像并利用 GPU 时

来源： face_recognition/api.py135-151

函数参数

face_locations()

参数	描述	默认
img	图像，为 numpy 数组（来自 load_image_file()）	必填
number_of_times_to_upsample	将图像放大多少次。值越高，找到的人脸越小，但处理时间会增加。	1
model	要使用的检测模型：“hog”（更快，CPU）或“cnn”（更准确，GPU 加速）	"hog"

来源： face_recognition/api.py108-117

batch_face_locations()

参数	描述	默认
images	图像数组列表	必填
number_of_times_to_upsample	放大图像的次数	1
batch_size	每次 GPU 批处理的图像数量	128

来源： face_recognition/api.py135-144

性能考量

HOG 与 CNN 模型选择

来源： face_recognition/api.py108-121

放大参数

number_of_times_to_upsample 参数控制着权衡：

• 值越高：找到更小的人脸，但处理速度变慢
• 值越低：处理速度更快，可能会漏掉更小的人脸

典型值范围从 1（默认）到 3，具体取决于您的具体要求。

来源： face_recognition/api.py92-105

批处理

处理多张图像时

• 使用 batch_face_locations() 配合 GPU 可显著提高性能。
• 根据 GPU 内存容量调整 batch_size。
• 通常只有在使用 CNN 模型时才会有益，因为 HOG 模型不使用 GPU 加速。

来源： face_recognition/api.py135-151

实现细节

坐标系统

人脸位置以 CSS 顺序（top, right, bottom, left）返回，这与内部 dlib 表示不同。该库提供了转换格式的辅助函数。

• _rect_to_css()：将 dlib 矩形转换为 (top, right, bottom, left) 元组
• _css_to_rect()：将 (top, right, bottom, left) 元组转换为 dlib 矩形
• _trim_css_to_bounds()：确保坐标在图像边界内

来源： face_recognition/api.py32-60

内部到外部的数据流

来源： face_recognition/api.py92-121

相关功能

人脸检测函数是其他面部处理任务的基础。

• 面部标志：使用检测到的人脸位置来查找面部特征（面部标志）
• 人脸编码：生成人脸的数值表示以供比较（人脸编码与识别）
• 人脸识别：比较人脸编码以识别人物（人脸编码与识别）

来源： face_recognition/api.py154-200 face_recognition/api.py203-226