人脸识别中的重要环节-对齐之3D变换-Java版（文末附开源地址）

一、人脸对齐基本概念

人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。人脸关键点检测有很多算法可以使用包括：ASM、AAM、DCNN 、TCDCN 、MTCNN 、TCNN、TCNN等，这里就不详细介绍，主要说一下得到人脸关键点之后如何进行人脸对齐，使所有人脸达到归一化效果，该过程如下图所示：

二、3D空间中的变换方式

欧氏变换：最简单的变换，它保持了向量的长度和夹角，相当于把一个刚体原封不动的移动或者旋转。

相似变换：比欧氏变换多一个自由度，它允许对物体进行均匀的缩放。

防射变换：又叫正交投影，经过变换后，立方体不再是方的，但是各个面仍是平行四边形。

射影变换：最一般的变换。例如使用相机随意拍摄一个方形的地板砖，在照片中的样子，它不再是方的，由于远近不同，甚至不再是平行四边形。如果焦距无穷远，则为仿射变换。

变换方式	矩阵	不变性质
欧氏变换 6dof		长度 夹角 体积
相似变换 7dof		体积比
仿射变换 12dof		平行性 体积比
射影变换 15dof		接触平面的相交和相切

三、对齐在图像领域的应用

(1)、人脸器官定位、器官跟踪。通过人脸对齐，我们能够定位到人脸的每个部件，提取相应的部件特征。

(2)、表情识别。通过人脸对齐后，我们能够利用对齐后的人脸形状分析人脸的表情状态。

(3)、人脸漫画/素描图像生成。通过人脸对齐后，我们能够进行人脸漫画和素描生成。

(4)、虚拟现实和增强现实。通过人脸对齐后，我们能够做出很多好玩的应用

(5)、人脸老化、年轻化、年龄推断。特征融合/图像增强。通过人脸对齐后，我们能够有效提取人脸特征，并分析人脸年龄、人脸老化等。

(6)、3D卡通。通过人脸对齐能够进行3D卡通模拟。

(7)、人脸识别、人脸比对等相关领域

四、人脸对齐在开源人脸识别中的应用

该项目是阿里云视觉智能开放平台的人脸1：N的开源替代，项目中使用的模型均为开源模型，项目支持milvus和proxima向量存储库，并具有较高的自定义能力。其次项目使用纯Java开发，免去使用Python带来的服务不稳定性，支持docker一键部署、支持Java客户端，restful接口等。

项目的gitee地址：https://gitee.com/open-visual/face-search

对齐工具：

https://gitee.com/open-visual/face-search/blob/master/face-search-core/src/main/java/com/visual/face/search/core/utils/AlignUtil.java