Windows 下使用 OpenFace 处理 UBFC-rPPG 数据集的完整技术总结
Windows 下使用 OpenFace 处理 UBFC-rPPG 数据集的完整技术总结
背景与研究动机
远程光电容积描记（remote Photoplethysmography, rPPG）是当前计算机视觉与生物信号交叉领域的重要研究方向，其目标是仅依赖普通 RGB 摄像头视频，非接触式地估计人体心率等生理信号。在深度学习方法中，绝大多数模型都依赖于高质量的人脸区域（ROI）与稳定的人脸几何对齐信息。
在这一背景下，OpenFace 成为 rPPG 研究中事实上的标准工具之一，常用于：
- 人脸检测与 68 点关键点定位
- 人脸对齐（alignment）
- 稳定 ROI（额头、双颊等）提取
本文以 Windows 平台 为例，结合 UBFC-rPPG 数据集，系统性总结了从 OpenFace 安装 → 正确配置 → 常见问题排查 → 实际可用状态验证 的完整流程，旨在为初学者提供一篇可直接复现的技术博客级教程。
OpenFace 简介
OpenFace 是什么
OpenFace 是一个开源的人脸行为分析工具包，核心功能包括：
- 人脸检测与跟踪
- 68 点面部关键点定位（基于 CE-CLM）
- 头部姿态估计（pose）
- 眼动、表情动作单元（AU）分析
在 rPPG 场景中，我们只使用 OpenFace 的人脸检测与关键点模块，不涉及 AU、gaze 等高级功能。
为什么 rPPG 常用 OpenFace
相比于 dlib 或 mediapipe，OpenFace 在 rPPG 领域的优势主要体现在：
- 在长视频中具有较稳定的 landmark 跟踪能力
- 关键点序列时间一致性好，适合时序建模
- 被大量 rPPG 论文与开源代码使用，具有事实标准地位
Windows 下正确使用 OpenFace 的完整流程
下载与解压
本文使用的是官方提供的 Windows 64 位预编译版本：
OpenFace_2.2.0_win_x64
解压后目录中应至少包含：
FeatureExtraction.exemodel/download_models.ps1
此时 OpenFace 还不能直接运行。
第一次运行与典型报错
在 PowerShell 中进入 OpenFace 目录后执行：
.\FeatureExtraction.exe -h
常见输出错误为：
Could not find CEN patch experts
ERROR: Could not load the landmark detector
这是新手使用 OpenFace 时最常见、也是最核心的问题。
问题本质分析：为什么 OpenFace 会报错
OpenFace 模型文件并非完整打包
OpenFace 官方说明中明确指出：
OpenFace comes pre-packaged with most models required to run it. However, due to github file size restrictions it does not include the patch expert files required for the CE-CLM algorithm.
也就是说：
- CE-CLM 关键点算法依赖的 patch experts 模型没有随 binaries 提供
- 必须额外下载
.dat文件
download_models.ps1 在国内失败的原因
官方提供了自动下载脚本：
download_models.ps1（Windows）
但在国内环境中，执行该脚本通常会遇到：
Invoke-WebRequest : 无法连接到远程服务器
基础连接已经关闭
根本原因在于：
- 模型托管在 GitHub / Google Drive / Dropbox
- 国内网络环境下默认无法稳定访问
这不是操作错误，而是网络环境问题。
正确且可复现的解决方案（手动下载）
明确需要下载哪些文件
在 Windows + 预编译 binaries 场景下：
- ✅ 只需要 C++ patch experts（.dat）
- ❌ 不需要 Matlab 的
.mat文件
官方建议下载 全部 4 个 scale 的模型文件：
| scale | 文件名 |
|---|---|
| 0.25 | cen_patches_0.25_of.dat |
| 0.35 | cen_patches_0.35_of.dat |
| 0.50 | cen_patches_0.50_of.dat |
| 1.00 | cen_patches_1.00_of.dat |
正确放置路径（极其重要）
对于 Windows binaries 版本，模型文件应放置在：
OpenFace_2.2.0_win_x64
└── model
└── patch_experts
├── cen_patches_0.25_of.dat
├── cen_patches_0.35_of.dat
├── cen_patches_0.50_of.dat
└── cen_patches_1.00_of.dat
任何目录层级错误都会导致 OpenFace 继续报错。
最终验证
模型文件放置完成后，再次执行：
.\FeatureExtraction.exe -h
若：
- 不再出现
Could not find CEN patch experts - 正常打印参数说明
则说明 OpenFace 已在 Windows 下正确配置完成。
与 UBFC-rPPG 数据集结合的意义
在 UBFC-rPPG 数据处理中，OpenFace 通常用于：
- 对每一帧视频进行人脸检测与关键点定位
- 基于 landmark 定义稳定 ROI（额头、双颊）
- 提取 ROI 的 RGB 时间序列
- 将结果整理为
.h5文件供深度学习模型使用
OpenFace 的稳定运行是整个 rPPG 数据预处理流水线的第一块基石。
经验性总结
- OpenFace 安装失败，90% 不是代码问题，而是模型文件缺失
download_models.ps1在国内环境下并不可靠，手动下载是最稳妥方案- 对 Windows 用户而言，目录结构比版本选择更容易出错
- 一旦
FeatureExtraction.exe -h正常输出，后续流程将非常顺畅
结语
在 rPPG 研究中，数据预处理往往比模型设计更容易踩坑。OpenFace 虽然成熟稳定，但其模型下载机制对新手极不友好，尤其是在 Windows 与国内网络环境下。
本文通过一次完整、真实的排错过程，总结了 OpenFace 在 Windows 下的正确使用方式，希望能为后续从事 UBFC-rPPG、PhysNet、TS-CAN 等研究的读者节省大量无意义的时间成本。
当工具链真正跑通之后，研究才刚刚开始。
浙公网安备 33010602011771号