[譯] OpenCV vs Dlib 人臉檢測比較分析
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人臉檢測是計算機視覺最典型的應用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人臉檢測的示意圖。
很多人的第一個OpenCV學習目標就是跑通Haar級聯人臉檢測，Dlib庫在業內開始流行很大程度上是因為其HOG-SVM人臉檢測比OpenCV Haar的好，而近年來OpenCV和Dlib均已包含基於深度學習的人臉檢測演算法實現。
Haar-Cascade,HOG-SVM,深度學習正是代表著人臉檢測乃至目標檢測的三個時代。
昨天Learn OpenCV網站博主Vikas Gupta博士發表文章，對OpenCV與Dlib中四種人臉檢測演算法實現進行了比較分析，包含C++/Python的程式碼示例，且對精度和速度都進行了量化。
先來看看作者釋出的視訊：
1. OpenCV Haar Cascade人臉檢測
演算法無需贅言。
程式碼示例：
優點
1）幾乎可以在CPU上實時工作；
2）簡單的架構；
3）可以檢測不同比例的人臉。
缺點
1）會出現大量的把非人臉預測為人臉的情況；
2）不適用於非正面人臉影象；
3）不抗遮擋。
2. OpenCV DNN 人臉檢測
從OpenCV3.3版本後開始引入，演算法出自論文《SSD: Single Shot MultiBox Detector》（https://arxiv.org/abs/1512.02325）。使用ResNet-10作為骨幹網。
OpenCV提供了兩個模型：
1）原始Caffe實現的16位浮點型版本（5.4MB）;
2）TensorFlow實現的8位量化版本（2.7MB）。
Vikas Gupta的程式碼包含了這兩種模型。
模型載入程式碼示例：
檢測測試程式碼示例：
優點
1）在這四種方法中是最準確的；
2）在CPU上能夠實時執行；
3）適用於不同的人臉方向：上，下，左，右，側面等。
4）甚至在嚴重遮擋下仍能工作；
5）可以檢測各種尺度的人臉。
缺點
作者認為沒有什麼大的缺點^_^
（52CV君不敢妄提缺點，但認為不能使用NVIDIA GPU絕對是個遺憾）
3. Dlib HoG人臉檢測
程式碼示例：
優點
1）CPU上最快的方法；
2）適用於正面和略微非正面的人臉；
3）與其他三個相比模型很小；
4）在小的遮擋下仍可工作。
缺點
1）不能檢測小臉，因為它訓練資料的最小人臉尺寸為80×80，但是使用者可以用較小尺寸的人臉資料自己訓練檢測器；
2）邊界框通常排除前額的一部分甚至下巴的一部分；
3）在嚴重遮擋下不能很好地工作；
4）不適用於側面和極端非正面，如俯視或仰視。
4. Dlib CNN人臉檢測
演算法來自論文《Max-Margin Object Detection》（https://arxiv.org/abs/1502.00046）。
程式碼示例：
優點
1）適用於不同的人臉方向；
2）對遮擋魯棒；
3）在GPU上工作得非常快；
4）非常簡單的訓練過程。
缺點
1）CPU速度很慢；
2）不能檢測小臉，因為它訓練資料的最小人臉尺寸為80×80，但是使用者可以用較小尺寸的人臉資料自己訓練檢測器；
3）人臉包圍框甚至小於DLib HoG人臉檢測器。
5. 四種方法精度比較
作者在FDDB資料庫中測評了四種人臉檢測演算法實現的精度，結果如下：
可以看到Dlib的兩種方法效果都不怎麼好，作者發現原來Dlib訓練使用的資料集的人臉包圍框較小，導致按照FDDB的評價標準不公平。
另外，Dlib無法檢測小臉也拉低了分數。
6. 速度比較
軟硬體環境：
Processor : Intel Core i7 6850K – 6 Core
RAM : 32 GB
GPU : NVIDIA GTX 1080 Ti with 11 GB RAM
OS : Linux 16.04 LTS
Programming Language : Python
影象大小300*300，測試結果如下：
可以看到除了MMOD 其他方法都達到實時，而MMOD方法的GPU計算是最快的。
7. 分情況檢測結果示例
7.1跨尺度檢測
7.2 非正面人臉
7.3 遮擋
8 總結推薦
如何在應用中選擇人臉檢測演算法呢？作者認為應該首先嚐試OpenCV DNN方法與Dlib HOG方法，然後再做決定。
一般情況
在大多數應用程式中，我們無法知道影象中人臉尺寸的大小。因此，最好使用OpenCV-DNN方法，因為它非常快速且非常準確，即使對於小尺寸的人臉也是如此。它還可以檢測各種角度的人臉。所以OpenCV-DNN是首選。
中到大尺寸的影象
Dlib HOG是CPU上最快的方法。但它不能檢測到小臉（<70x70）。因此，如果知道程式不會處理非常小的人臉（例如自拍照），那麼基於HOG的人臉檢測器是更好的選擇。
此外，如果你可以使用GPU（NVIDIA家的），那麼MMOD人臉檢測器是最好的選擇，因為它在GPU上非常快，並且還提供各種角度的檢測。
高解析度影象
由於在高解析度影象中，這些演算法的速度都會很慢，而如果縮小影象尺寸，HOG/MMOD可能會失敗，同時OpenCV-DNN卻可以檢測小臉，所以對於高解析度影象推薦縮小影象再使用OpenCV-DNN的方法。
原文連結：
https://www.learnopencv.com/face-detection-opencv-dlib-and-deep-learning-c-python/
程式碼資料下載：
在“我愛計算機視覺”微信公眾號對話介面回覆“人臉檢測比較”，即可收到該文程式碼、模型與使用資料百度雲下載地址。
人臉檢測開源技術眾多，除了OpenCV和Dlib,你還有什麼推薦嗎？歡迎留言~
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