基于SeetaFace的人脸识别Qt客户端开发工程文档

### 基于SeetaFace的人脸识别Qt客户端开发工程文档 #### 一、环境配置 **1.1 OpenCV** - **1.1.1 下载地址：** - 地址：https://jaist.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-win/2.4.13/opencv-2.4.13.2-vc14.exe - **1.1.2 安装：** - 双击`opencv-2.4.13.2-vc14.exe`解压至本地路径。 - **1.1.3 设置环境变量：** - 通过[开始菜单]-[计算机]右击选择[属性]，然后点击[高级系统设置]-[环境变量]，在系统变量中找到[Path]项并双击编辑。将路径“D:\opencv\opencv2413\build\x64\vc14\bin”改为自己的路径，并添加进环境变量。 **1.2 Visual Studio 2015** - **1.2.1 下载地址：** - 地址：https://pan.baidu.com/s/11eMKsRzDztNtoOl0SNI5hg 密码：5bpa - **安装注意事项：** - 在安装过程中确保勾选C++相关的选项。 **1.3 Qt** - **1.3.1 下载地址：** - 地址：https://download.qt.io/official_releases/qt/5.9/5.9.6/ - **1.3.2 选择安装组件：** - 根据项目需求选择必要的Qt组件进行安装。 #### 二、算法简介 **2.1 检测** - **检测方法：** - 使用Funnel-Structured cascade的方法，可以实现一定实时性和多目标检测，通过coarse-to-fine的方法来平衡准确率和速度。 - 检测模型文件是在大约200K个人脸图像中训练得到，主要针对几乎正面对齐的人脸，但也能检测到一些非正面对齐的人脸。 **2.2 定位** - **定位方法：** - 采用Coarse-to-fine Auto-Encoder Networks (CFAN)方法，能够准确地定位人脸的关键点（如眼睛中心、鼻子和嘴角）。 - 定位模型文件是使用超过23000张图片训练得到，该算法仅在Windows平台上进行了测试。 **2.3 识别** - **识别方法：** - 基于深度卷积神经网络(DCNN)，具体使用的是VIPLFaceNet网络，该网络由7个卷积层和2个全连接层组成，输入图像尺寸为256x256x3。 - VIPLFaceNet是基于AlexNet改进而来，通过将5x5卷积内核替换为两个3x3内核层，增加了网络的深度并减少了每层内核的数量。还引入了快速归一化层以加速网络优化的收敛速度。 - 训练模型使用了1.4万张来自16K不同受试者的面部图像数据集，包括蒙古人种和高加索人种。在SeetaFace人脸识别引擎中，利用VIPLFaceNet中FC2层的2048个节点的输出作为输入人脸的特征。 - 在标准图像受限协议下，SeetaFace识别在LFW数据集上的平均准确率为97.1%。 #### 三、Demo工程文件 **3.1 文件说明** - **3.1.1 本地目录说明：** - `FaceIdenti\`：工程目录 - 内含各个子目录和文件，例如源代码、资源文件等。 **3.2 编译** - **3.2.1 打开工程文件：** - 使用Qt Creator或其他支持Qt项目的IDE打开工程文件。 - **3.2.2 编译设定：** - 根据开发环境和个人喜好配置编译器和编译选项。 - **3.2.3 编辑工程配置文件：** - 配置工程所需的库文件路径和其他依赖项。 - **3.2.4 开始编译：** - 运行编译命令以生成可执行文件。 **3.3 运行** - **运行方式：** - 编译成功后，可以直接运行生成的可执行文件进行测试。 **3.4 脱机版本** - **脱机版本说明：** - 如果需要在没有网络连接的环境中使用此应用程序，需确保所有依赖项都已经正确安装且包含在最终的应用程序包中。 #### 总结 本文档提供了基于SeetaFace的人脸识别Qt客户端开发的详细步骤，从环境配置到算法介绍再到实际工程的编译运行，涵盖了整个开发流程。通过阅读本文档，开发者可以了解如何搭建开发环境，熟悉SeetaFace的检测、定位和识别算法，并最终完成一个可运行的人脸识别应用程序。