一 人臉業務場景綜述
判斷是否存在人臉，如果存在人臉則定位到人臉的位置（標準的目標檢測問題：針對人臉目標）
- 姿態和表情的變化
- 不同人的外觀差異
- 光照，遮擋的影響
- 不同視角
- 不同大小，位置
人臉標註方法--矩形標註
- 傳統方法都是用一個矩形框將畫面中的人臉區域包含在內
- 這種標記方法很難給出一個恰好包含面部的矩形框
人臉標註方法--橢圓標註
- 人臉天然呈現爲橢圓形，採用橢圓形來表徵是一種較爲準確的方法
- 可以對側臉與轉動後的面部進行描述
- 橢圓長軸半徑，短軸半徑，橢圓長軸偏轉角度，橢圓圓心x座標，橢圓圓心y座標
判斷算法性能好壞
- 檢測率，誤報率
每一個標記只允許有一個檢測與之相對應
重複檢測會被視爲錯誤檢測
- ROC曲線，PR曲線
數據集資源
數據集資源--WIDER FACE
人臉採集
人臉驗證時，可能會存在的非法行爲：
人臉採集常用方法（抗攻擊人臉數據採集）
- 活體檢測：判斷用戶是否爲正常操作，通過制定用戶做隨機動作，一般有張嘴，搖頭，點頭，凝視，眨眼等等，防止照片攻擊。判斷用戶是否真實存在操作，指定用戶上下移動手機，防止視頻共計和非正常動作的攻擊。
- 3D檢測：驗證採集到的是否爲立體人像，能夠防止平面照片，不同彎曲程度的照片等。
- 連續檢測：通過連續的檢測，驗證人臉運動軌跡是否正常，防止跳過活體檢測直接替換採集的照片，也能夠防止中途切換人。
人臉檢測數據集構造
1.數據下載
- http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/
2.SSD模型數據格式封裝
- VOC數據集格式
- LMDB格式數據，TFRecoder數據格式
Caffe-SSD數據集構造流程：
1.生成VOC格式數據集（圖片，XML標註信息文件）
annotation中保存xml格式的label信息
imageSet中Main目錄存放不同圖片列表文件
- train.txt：訓練圖片文件名列表
- val.txt：驗證圖片文件名列表
- trainval.txt：訓練和驗證的圖片文件名列表
- test.txt：測試圖片文件名列表
JPEGImages目錄下存放所有的圖片集
2.修改Caffe-SSD數據打包腳本相關路徑配置
create_list.sh
3.運行Caffe-SSD數據打包腳本
create_data.sh