# #作者：韦访 1、概述换了个固态硬盘，本想装最新的系统mint 19，谁知道却是个坑，NVIDIA驱动和CUDA工具老是装不上去，各种问题，折腾了几天，还是用回了原来的系统。不过，这次软件改了一下，使用了python3.5+tensorflow1.9+CUDA9.0 。这一讲，来学学非常热门的人脸识别。首先介绍MTCNN原理，然后介绍如何利用深度卷积网络提取人脸特征，以及如何利用提取的特征进行
dlib+opencv+python库人脸识别一、基于dlib库人脸特征提取（一）采集人脸1.代码实现2.采集结果（二）采集20张图片对应的68个特征点数组和平均特征值1.代码实现2.采集结果二、人脸识别（一）实现代码（二）识别结果三、总结四、参考资料 一、基于dlib库人脸特征提取基于dlib库对人脸特征进行提取，在视频流中抓取人脸特征、并保存为64x64大小的图片文件。 注意的是：因为我们后面
采样介绍假如我们有一个多分类任务或者多标签分类任务，给定训练集(xi,Ti)，其中xi表示上下文，Ti表示目标类别(可能有多个).可以用word2vec中的negtive sampling方法来举例，使用cbow方法，也就是使用上下文xi来预测中心词(单个targetTi)，或者使用skip-gram方法，也就是使用中心词xi来预测上下文(多个target(Ti)).我们想学习到一个通用函数F(x
数据输入与特征工程?=??(?)之(?,?)y=fw(x)之(x,y):是模型的输入数据，对应了机器学习算法工程中的特征工程和模型构建中的模型输入。 w也需要初始化。无论输入如何变化，最终都要转成tensor才能被tensorflow计算。 tensorflow 在实现?=??(?)y=fw(x)时， 把x,y抽象成tensor;f_w抽象成Model/estimator;tensor之间的复杂操
【 1. 数据集 】前面使用的Dlib中提供的68点特征检测模型，使用的数据集来自300-W(300 Faces In-The-Wild Challenge)。300-W是一项专注于人脸特征点的检测的竞赛，通常与ICCV这类著名的计算机视觉活动相伴举行。在该竞赛中，参赛队伍需要从600张图片中检测出人脸，并且将面部的68个特征点全部标记出来。 300W数据的压缩包有2G多。包含各种各样已经标记好的
java人脸识别 虹软ArcFace 2.0，java SDK使用、人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址：http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html 虹软ArcFace功能简介人脸检测人脸跟踪人脸属性检测（性别、年龄）人脸三维角度检测人脸对比 本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装，2.0的使用比1.x的版本使用更方便，api更集中
【 1. 人脸特征点含义 】在我们检测到人脸区域之后，接下来要研究的问题是获取到不同的脸部的特征，以区分不同人脸，即人脸特征检测(facial feature detection)。它也被称为人脸特征点检测(facial landmark detection)。人脸特征点通常会标识出脸部的下列数个区域：右眼眉毛(Right eyebrow)左眼眉毛(Left eyebrow)右眼(Right ey
最前面的话感谢弦弦子的一位粉丝说明记得第三关需要选择更换代码文件！我盯着数据集看了好久都不知道要干什么…注意：本博客仅供参考！第一关：检测人脸特征点任务描述本关任务：1.理解人脸特征点含义；2.了解人脸特征点检测基本原理；3.使用Dlib人脸特征点模型，获取人脸特征点。编程要求请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码，使用Dlib检测人脸特征点并打印：·导入OpenCV和Dlib库；·读取
文章目录前言1. Haar级联分类器2. 功能实现2.1 完整代码2.2 单个人脸测试效果2.3 多个人脸测试效果2.4 Haar级联分类器缺点分析结束语 前言人脸检测（Face Detection）是当前目标检测领域中一项非常热门的研究领域，它是人脸识别与人脸表情分析的核心，本篇文章介绍采用OpenCV中Haar分类器算法对图片中人脸的检测，并通过矩形框讲人脸与眼睛位置框选与标记.1. Haa
Haar-like是一种非常经典的特征提取算法，尤其是它与AdaBoost组合使用时对人脸检测有着不错的效果，虽然只是在当时而言。OpenCV也对AdaBoost与Haar-like组成的级联人脸检测做了封装，所以一般提及Haar-like的时候，一般都会和AdaBoost，级联分类器，人脸检测，积分图等等一同出现。但是Haar-like本质上只是一种特征提取算法，下面我们只从特征提取的角度聊一
1.人脸检测原理框图整体思路是寻找图片中最大的连通域，将其认定为人脸。第一个环节均值滤波，是为了减弱图像的相关细节部分，以免毛刺影响后期连通域的形成，二值化方便形态学处理，减少运算量。考虑到人脸有黑人和白人黄种人，黑人肤色较深，在二值化之后面部区域不容易形成较大的连通域，如果采取形态学边界提取的办法，就可以避免这个问题，形态学边界提取，只要结构元素够大，也可以形成较大的封闭连通域。然后就是纵向闭合
1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻
package com.cdkj.framework.task;import com.arcsoft.face.FaceEngine;import com.arcsoft.face.FaceFeature;import com.arcsoft.face.FaceInfo;import com.arcsoft.face.enums.ErrorInfo;import com.arcsoft.face.toolkit.ImageInfo;import com.chuangdun.arcface.a.
原创
2021-11-12 17:29:36
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其他乱七八糟的文件、目录，都是之前的文章中创建的。在开始之前，我们先安装一个Python库，Pillow：pip install pillow开始Coding导入库编写训练程序需要先做是：导入opencv库导入os库，用于方法文件导入numpy库，用于计算导入pillow库，用于处理图像其实就是这样：import cv2import osimport numpy as npfrom P
人脸识别概述：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别区别于其他生物特征识别方法的五项优势，有非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性。人脸识别技术原理：人脸识别的五大技术流程，包括人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别；目前人脸识别的主要方法，包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法和其他综
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2023-12-19 13:34:00
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本节将用一种表示方法来建立人脸特征检测器，该方法也许是人们认为最简单的模型，即：线性图像模型。由于该算法需表示一个图象块，因此这种面部特征检测器称为块模型( patch model )。该模型在 patch_model 类中被实现，该类的定义和实现可分别在 patch_model.hpp 和 patch_model.cpp 文件中找到
影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。选取的特征为矩特征为Haar特征，计算的方法为积分图。（1）Haar特征： Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。在确定了特征形式后 Harr- l
LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。 1、LBP特征提取最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的
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2023-12-15 16:49:45
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本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。实现步骤如下所示：1）将训练集的每一个人脸图像都拉长一列，将他们组合在一起形成一个大矩阵A。假设每
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2023-08-10 13:55:47
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