人脸检测及追踪回顾

轻量级人脸检测

代码地址

人脸追踪(跟踪总结)

MNN_FaceTrack(win项目)
Face-Track-Detect-Extract(python项目)
HyperFT

HyperFT项目

1. 初始化，通过mtcnn的人脸检测找出第一帧的人脸位置然后将其结果对人脸跟踪进行初始化；
2. 更新，利用模板匹配进行人脸目标位置的初步预判，再结合mtcnn中的onet来对人脸位置进行更加精细的定位，最后通过mtcnn中的rnet的置信度来判断跟踪是否为人脸，防止当有手从面前慢慢挥过去的话，框会跟着手走而无法跟踪到真正的人脸；
3. 定时检测，通过在更新的部分中加入一个定时器来做定时人脸检测，从而判断中途是否有新人脸的加入。
   

Linux下追踪代码解析：

1. 光流追踪（opencv中函数calcOpticalFlowPyrLK）
   
   传入的参数image为当前帧图像，face为上一帧中检测到的其中一个人脸。输出为匹配到的区域。
   

2. onet
   

3. rnet
   

win下代码解析

1. 模板匹配（opencv中函数matchTemplate） 输出追踪的区域
   
   

2. onet

3. rnet

MNN框架部署文档

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