Pesquisa e Publicações

RetinaFace

Localização facial densa em estágio único em ambientes reais

O RetinaFace combina detecção facial precisa com localização confiável de cinco pontos faciais, formando um front-end prático para pipelines focados em reconhecimento e alinhamento.

Detalhes do artigo

RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild

Publicação

CVPR 2020

Autores

Jiankang Deng, Jia Guo, Yuxiang Zhou, Jinke Yu, Irene Kotsia, Stefanos Zafeiriou

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Visão geral da pesquisa

O RetinaFace foca em detectar rostos difíceis em cenas reais e, ao mesmo tempo, retorna landmarks que melhoram a qualidade do alinhamento. Essa combinação é útil tanto em benchmarks de detecção quanto em sistemas corporativos, em que a precisão do reconhecedor depende de recortes e normalização de pose consistentes.

Aplicações em produção

Detecção e alinhamento facial antes do reconhecimento
Analítica de vídeo em tempo real e câmeras de portaria
Ingestão de imagens, recorte e normalização de retratos
Fluxos de captura mobile que exigem estimativa estável de landmarks

Exemplo de código

Executar detecção facial e landmarks com buffalo_l

Use o buffalo_l para detectar todos os rostos em uma imagem e imprimir cada bounding box junto com os landmarks de cinco pontos para o alinhamento posterior.

demo.py

1import cv2
2from insightface.app import FaceAnalysis
3
4app = FaceAnalysis(name="buffalo_l")
5app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
6
7img = cv2.imread("group_photo.jpg")
8if img is None:
9    raise FileNotFoundError("input image not found")
10
11faces = app.get(img)
12
13for index, face in enumerate(faces):
14    bbox = face.bbox.astype(int).tolist()
15    kps = face.kps.astype(int).tolist()
16    print(f"face {index}: bbox={bbox}")
17    print(f"face {index}: keypoints={kps}")

Principais contribuições

Prediz em conjunto caixas de rosto e cinco pontos-chave em um detector de estágio único, reduzindo a complexidade do pipeline.

A supervisão densa e o design sensível a contexto melhoram a robustez em rostos pequenos, ocluídos, borrados e de perfil.

Fornece sinais de alinhamento confiáveis para fluxos de reconhecimento, avaliação de qualidade e analítica de vídeo.

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