如何检查图像是否包含脸部并且合理可见

Question

我不确定这是否可以解决，但是我还是会问。

在我的公司中，我们与大型入学营地打交道，其中有5至10人的小团队去一个村庄入学。注册涉及输入一些数据，捕获指纹并使用网络摄像头拍摄最终用户的杯子。可以理解的是，我们已将活动外包的外部供应商完成。

由于NO的记录是绝大部分的，试图手动验证记录使整个过程变得慢。因此，除了一件事外，我们已经自动化了尽可能多的东西，即检查使用网络摄像头捕获的照片是否质量良好。

我知道，“高质量”是一个模糊的术语，无法转化为基于软件的解决方案。但是，在试图为自己定义高质量的同时，我发现了这一点： http://en.wikipedia.org/wiki/image_quality

现在，最终提出我的问题，这些图像质量检查的哪些部分可以自动化。

注意：这些照片将印在邮票尺寸的智能卡上。在300 dpi的情况下，它们几乎不会是100x125像素。

欢呼，拉古

Answer 1

OPENCV库有一些出色的代码来检测面孔。您可以使用OpenCV面部检测作为图像质量的门槛进行操作 - 如果成功检测到脸部，那可能很好吗？http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

Answer 2

Viola-Jones算法是经典。 这里 您可能会发现有关其实施的论文，但是您会发现许多资源。

我喜欢的图片：

这里 您可能会找到一个实现ALG的.NET的框架。 （免费）

PS：请注意，某些外星生命形式可能会返回误报。

Answer 3

机械土耳其人? :)

Answer 4

面部检测是一个非常活跃的研究主题和论文，并一直在计算机视觉会议上发表，例如ECCV，ICCV。在今年ECCV2010中，甚至还有一个 面对检测的研讨会. 。因此，是的，它可以在合理的程度上解决。

如果我是您，我会构建一些简单的东西，但可以应付照明，肤色和框架方差的基本要素。如果您知道这些图片通常会是拍照，那么您将不需要复杂的东西。您应该构建一个拍摄的验证系统（这张图片看起来像照片吗？），而不是面部检测系统（此图像中的面部在哪里？）。

首先，只需检查图像中的基础知识 - 例如，使用强度直方图确保照明正常（不太明亮；太暗），即图像具有对比度（不同的阴影）等。

然后，您可以构建一个面部/摄影验证系统 - 在经典中建立一个面部空间识别特征'纸，然后确定每个面积是否像该子空间中的照片一样充分。 （这是相当简单的技术，网络上可以使用很多代码）。