#مقاله #سورس_کد

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
pic: http://bit.ly/2srFGOS
(Submitted on 11 Apr 2016)
#MTCNN

در الگوریتمهای قدیمی تشخیص چهره, موقعیت سر, حالات چهره، نور و ... تاثیر گذار بود و الگوریتم های موجود را با مشکل مواجه میکرد.
الگوریتمهایی نظیر Viola and Jones - Haar-cascade که در opencv پیاده سازی شده برای چهر های رو به رو و نزدیک رو به رو خوب کار میکند اما برای چهره هادر موقعیت ای دیگر کارایی ندارد!
تیم تحقیقاتی ماکروسافت با ارائه مقاله ای در سال 2014 با عنوان
Joint Cascade Face Detection and Alignment
با جنگل تصادفی این مشکل را تا حد زیادی برطرف کرد و سرعت هم تا حدود 30 میلی ثانیه برای تصاویر VGA بهبود داد، اما انتخاب ویژگی های دستی پرفورمنس را محدود کرده بود.

اما در این مقاله با کمک یادگیری عمیق دقت تا حد خوبی افزایش یافته و همانن مقاله ماکروسافت علاوه بر تشخیص کار face alignment هم انجام میشود.
در این روش 3 شبکه عصبی کانولوشنالی پشت سر هم و به صورت آبشاری قرار گرفته است
شبکه اول: بسیار سبک برای پیدا کردن تمامی نواحی مشکوک به وجود چهره.
شبکه دوم : این شبکه از از خروجی شبکه اول ورودی میگیرد؛ نواحی اشتباه پیدا شده را حذف میکند.
شبکه سوم: کاری شبیه یه شبکه دوم بر روی نواحی باقی مانده, همچنین پیدا کردن landmark های چهره نظیر چشم ها و بینی و alignment نقاط.



🕐Runtime efficiency:
It takes 16fps on a 2.60GHz CPU and 99fps on GPU (Nvidia Titan Black)

🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1604.02878

🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1604.02878

🔗Project Page:
https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/

🔗codes:
⚙️#Matlab / #Caffe implementation :
http://bit.ly/2rvkr9Q
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
http://bit.ly/2t1fB6e

#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network