续 基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客

摘要

人脸对齐（face alignment服务器托管网）或者人脸关键点（face alignment）是定位人脸上的关键点，是很多基于人脸的任务的前置步骤，比如人脸识别、表情分析、人脸变装（makeup）等。人脸对齐有2D和3D对齐，本篇主要讲2D对齐。

• 人脸姿态对齐：人脸识别等算法都需要对人脸的姿态进行对齐从而提高模型的精度。
• 人脸美颜与编辑：基于关键点可以精确分析脸型、眼睛形状、鼻子形状等，从而对人脸的特定位置进行修饰加工，实现人脸特效美颜，贴片等娱乐功能。
• 人脸表情分析与嘴型识别：基于关键点可以对人的面部表情进行分析，从而用于互动娱乐，行为预测等场景。
  
  根据关键点个数，主要分为5点、68点、98点、106点等。
  
  
  
  人脸关键点定位的困难主要来源于以下几个方面：
• 人脸姿态
• 人脸遮挡
• 人脸表情
• 环境光照
  

人脸关键点算法概览

同样的人脸关键点算法也分为传统和深度学习时期，目前主要使用深度学习。
对于关键点任务，一般将其作为一个回归任务，即目标是回归每个关键点的位置；另一种方式是引入heatmap。这里不展开阐述，需要更深入了解，可以阅读下面的链接。

更多：
人脸关键点综述 – 知乎 (zhihu.com)
Article (iasj.net)

算法选型

Face Alignment | Papers With Code
人脸对齐开源的算法还挺多，但是这sota算法开源的权重都太大，无法达到我们的轻量化要求。人脸对齐作为人脸质量筛选和人脸识别前的步骤，不能计算量太大。
按照计算量要求，我们选择了这一算法（选择其中的Student@128）：

人脸关键点模型的输入是人脸区域，具体而言是对人脸检测模型得到的人脸框进行一定的放大后的区域。
修改后模型的推理代码如下：

class FaceLandmarks(BaseModel):
    def __init__(self, model_path, device="cpu", **kwargs) -> None:
        super().__init__(model_path, device, **kwargs)
        self.input_size = 128
        self.extend = [0.2, 0.3]

    def preprocess(self, image: np.ndarray, bbox: np.ndarray):
        bbox_width = bbox[2] - bbox[0]
        bbox_height = bbox[3] - bbox[1]

        face_size = bbox_width
        # face_size = int(max(bbox_width, bbox_height))
        face_width = (1 + 2 * self.extend[0]) * face_size
        center = [(bbox[0] + bbox[2]) // 2, (bbox[1] + bbox[3]) // 2]

        ### make the box as square
        crop_bbox = np.zeros(4, dtype=np.int32)
        crop_bbox[0] = center[0] - face_width // 2
        crop_bbox[1] = center[1] - face_width // 2
        crop_bbox[2] = center[0] + face_width // 2
        crop_bbox[3] = center[1] + face_width // 2

        # limit the box in the image
        crop_bbox[0] = max(0, crop_bbox[0])
        crop_bbox[1] = max(0, crop_bbox[1])
        crop_bbox[2] = min(image.shape[1], crop_bbox[2])
        crop_bbox[3] = min(image.shape[0], crop_bbox[3])
        
        # crop
        crop_bbox = crop_bbox.astype(np.int32)
        crop_image = image[crop_bbox[1] : crop_bbox[3], crop_bbox[0] : crop_bbox[2], :]
        crop_image = cv2.resize(crop_image, (self.input_size, self.input_size))

        return crop_image, crop_bbox

    def run(self, image: np.ndarray, bbox: np.ndarray) -> np.ndarray:
        input, crop_box = self.preprocess(image, bbox)
        input = input.astype(np.float32)
        input = input / 255.0
        input = input.transpose((2, 0, 1))
        input = np.expand_dims(input, axis=0)
        output, _ = self.inference(input)
        landmarks = np.array(output)[:98*2].reshape(-1, 2)
     服务器托管网   landmarks = self.postprocess(landmarks, crop_box)

        #change 98 points to 5 points
        landmarks = landmarks[[96, 97, 54, 88, 92], :]
        return landmarks

    def postprocess(self, landmarks: np.ndarray, crop_box)->np.ndarray:
        h = crop_box[3] - crop_box[1]
        w = crop_box[2] - crop_box[0]

        landmarks[:, 0] = landmarks[:, 0] * w + crop_box[0]
        landmarks[:, 1] = landmarks[:, 1] * h + crop_box[1]
        return landmarks

测试

得到的关键点如下（为了方便后续的使用，我们将98关键点转换为了5个关键点）：

CPU上的平均耗时为8ms, 还是非常快的。

结语

本篇简单介绍了人脸对齐，但只是从实用的角度浅尝辄止，感兴趣的还是需要搜索相关文献进一步学习。

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