FaceL：一个靠谱的开源人脸标注训练识别程序

【更新】：实在对不住大家，以前在github上的代码是我临时从科研项目里拿出来的，乱七八糟的。我已经重新写过，很容易就可以编译运行，代码也增加了可读性。请前往测试：https://github.com/laoyang/ASEF

这年头是个人都会用OpenCV的人脸检测了，代码网上随处都能搜到，真的就两行代码的事情。不过如果你想找到复杂并且靠谱的人脸相关的computer vision代码那就真的很少很少了。复杂：起码不是AdaBoost + CAMSHFIT就完事儿，靠谱：算法不要多fancy，work就行（很多时候这其实很难做到），而且代码写的规整，文档注释都有。目前我知道的有这样一两个开源项目，很奇怪曝光率都很低，遂拿出来分享一下。

这次是FaceL, 项目主页这里，作者David S. Bolme and J. Ross Beveridge来自Colorado State University。FaceL是一个基于OpenCV python接口实现的视频捕捉，人脸标注(Labeling)，训练(Training)，和识别(Classification)的一条龙软件。从官方的视频看，效果很靠谱！不过浏览量才几百。。。我真的很纳闷，我在交大弄的弱弱的人脸识别demo还有8000多的浏览量呢。。。囧

label可以是人的身份(Identity)，也可以是表情(expression)，或者你可以去label带墨镜和不带墨镜。怎么说都只是个标签而已，分类器才不管具体是什么意思。FaceL用的是LibSVM的Python接口，训练直接集成并且实时在线。

要做到上面的功能，都有现成的算法。看起来FaceL的功劳就是把所有的东西攒起来，不过这已经够意思了，可以省了很多Computer Vision从业开发人员的时间。但是更牛逼的是FaceL的还实现了一个叫ASEF的eye tracker，相当靠谱精确，而且很快，就是一遍卷积。算法来自于作者自己在09年CVPR上paper: Average of synthetic exact filters。我觉得这个东西很好用，就port成C代码，在iPhone上跑都一点不含糊。可以看下面的视频：

Youtube link

ASEF Eye tracker的代码可以在Github上找到：
https://github.com/laoyang/ASEF

项目是在Mac上开发的，不过windows和Linux都能跑。最后总结一下就是FaceL够给力！