人脸专题

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：8068 标注数量(xml文件个数)：8068 标注数量(txt文件个数)：8068 标注类别数：3 标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"] 每个类别

【数据应用案例】卡通人脸检测

案例来源：@将门创投案例地址： https://mp.weixin.qq.com/s/rze_vnSRriQ5tIzMd-bDug 1. 卡通人脸检测的用处 1）搜索引擎检索 2）通过识别与语音合成帮助视障用户享受卡通作品 3）内容控制和审查的一部分 2. 数据集：IIIT-CFW卡通数据集，包含8928张带标记卡通人脸图像，

Python--基于OpenCV数据集的人脸定位和识别

就是调个库，没什么好说的。上代码：事前准备： python安装两个库。 pip install opencv-pythonpip install opencv-contrib-python 到cv2文件夹下取出三个文件，复制到工作区： haarcascade_frontalcatface.xmlhaarcascade_frontalcatface_extended.xmlhaarca

人机交互系统中的人脸讲话生成系统调研

《Human-Computer Interaction System: A Survey of Talking-Head Generation》图片源：https://github.com/Yazdi9/Talking_Face_Avatar 目录前言摘要一、背景介绍二、人机交互系统体系结构2.1. 语音模块2.2. 对话系统模块2.3. 人脸说话动作生成三人脸动作生成1 基

深度学习——基于MTCNN算法实现人脸侦测

这里写目录标题先看效果 MTCNN主体思想级联网络图像金字塔IOU算法iou 公式 nms 算法数据生成celeba 数据代码训练代码侦测代码总结先看效果 MTCNN 从2016年，MTCNN算法出来之后，属实在工业上火了一把，最近尝试着把论文代码复现了一下。主体思想级联网络 ** 这篇论文属于一篇多任务级联卷积神经网络，如图，利用P、R、O

人脸表情识别/情绪识别的参考参数及相关开源产品汇总

gFace表情识别参数：情绪指标基本情绪种类：joy高兴， anger愤怒， surprise惊讶，fear害怕， sadness 悲伤， disgust厌恶， contemp轻蔑高级情绪：沉浸程度 engagement, valence心理效价（积极消极）；表情指标表情指标数量：10个表情指标种类： relaxed放松， smile:微笑， laughing大笑，Wink示意， s

人脸静态活体检测（高精度版） API 对接说明

人脸静态活体检测（高精度版） API 对接说明本文将介绍人脸静态活体检测（高精度版）API 对接说明，它可用于对用户上传的静态图片进行防翻拍活体检测，以判断是否是翻拍图片。接下来介绍下人脸静态活体检测（高精度版） API 的对接说明。申请流程要使用 API，需要先到人脸静态活体检测（高精度版） API 对应页面申请对应的服务，进入页面之后，点击「Acquire」按钮，如图所示：

OpenCV人脸检测代码分析

原文地址：OpenCV人脸检测代码分析作者：chengscga #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <assert.h> //用于防御式编程 #include <math.h> #include <fl

Python使用OpenCV识别图片人脸

在Python中，识别图片中的人脸并获取人脸区域的坐标，通常可以使用OpenCV库结合Haar特征分类器来实现。安装OpenCV依赖 pip install opencv-python 识别图片中的人脸并获取其坐标 import cv2 def detect_faces(image_path): # 加载预训练的Haar级联分类器 face_cascade = cv2.Cascad

Rockchip RV1126上实现人脸检测------blazeface

目录 1 下载工程 2 编译 2.1 首先将CMakeLists.txt修改为如下的形式 2.2 添加opencv库文件和头文件 2.3 编写build.sh 3 运行工程源自：https://github.com/zxcv1884/rv1126_rknn_blazeface 1 下载工程首先下载工程：https://github.com/zxcv1884/rv1126

OpenCV小练习：人脸检测

OpenCV自带人脸检测模型，拿来就能用。所以“人脸检测”这个任务对于OpenCV而言真是太简单了——感叹一下：OpenCV太强大了！相关的介绍文章在网上可以搜到很多，原本我觉得没必要再写一篇了。结果我在写练习代码的时候，还是碰到了一些问题，值得记录一下。人脸检测需要用到opencv_objdetect模块。我们在之前介绍OpenCV编译的时候没有用到这个模块，这次就要补充编译一下了。需要注意

人脸矫正之人眼检测实例(Android)

最近在做人脸识别的研究和开发，其中用的还是传统的支持向量机 ——SVM和特征提取方法 LBP(具有灰度不变形的优点）在少量的数据下，传统的机器学习方法相对于现在比较热门的深度学习算法有一定的优势，比如计算速度等。其中的SVM我使用的是台湾大学的LIBSVM的开源项目，这个开源项目是很经典而且很实用。对于非端对端的学习，一个好的分类问题，需要的就是提取最有价值的特征，那么如何更好的使用L

微信AI人脸转换小程序|流量主系列|源码下载分享

亲测截图：微信AI人脸转换小程序|流量主系列|源码下载分享紫咖啡亲测截图：https://bbs.y1778.top/332.html

C++开发人脸性别识别教程（9）——搭建MFC框架之显示图片

在之前的博客中我们已经实现读取用户选定的文件夹，并将其路径保存在相应的变量中，在这篇博文中我们将介绍如何借助CvvImage类将图片显示在picture控件中，并自动读取文件夹下的其他图片。　　一、添加“下一张”按钮　　由于我们需要读取文件夹下的所有图像文件，而非某一张文件，因此有必要添加一个按钮来进行控制，具体功能就是：每单击一次这个按钮，程序就会自动读取下一张图片并显示在界面上。由

C++开发人脸性别识别教程（6）——通过SVM实现性别识别

上一篇教程中我们介绍了如何使用OpenCv封装的FaceRecognizer类实现简单的人脸性别识别，这里我们为大家提供另外一种基本的性别识别手段——支持向量机（SVM）。　　支持向量机在解决二分类问题方面有着强大的威力（当然也可以解决多分类问题），性别识别是典型的二分类模式识别问题，因此很适合用SVM进行处理，同时OpenCv又对SVM进行了很好的封装，调用非常方便，因此我们在这个性

C++开发人脸性别识别教程（5）——通过FaceRecognizer类实现性别识别

在之前的博客中已经解决了人脸检测的问题，我们计划在这篇博客中介绍人脸识别、性别识别方面的相关实现方法。　　其实性别识别和人脸识别本质上是相似的，因为这里只是一个简单的MFC开发，主要工作并不在算法研究上，因此我们直接将性别识别视为一种特殊的人脸识别模式。人脸识别可能需要分为几十甚至上百个类（因为有几十甚至上百个人），而性别识别则是一种特殊的人脸识别——只有两个类。　　一、基本工具

C++开发人脸性别识别教程（4）——OpenCv的人脸检测函数

这个项目主要包含三部分：人脸检测、特征提取、性别分类：　　这篇博客中我们重点介绍OpenCv的人脸检测函数。这篇博客我们先不提MFC，而是在win32控制台下编写一段人脸检测的程序。　　一、开启摄像头　　我们先讲解如何通过摄像头来采集图像，这听起来更有实际意义。　　1、新建工程并配置OpenCv（注意工程类型选择win32控制台应用程序）：　　2、包

C++开发人脸性别识别教程（3）——OpenCv配置和ImageWatch插件介绍

OpenCv是C++图像处理的重要工具，这个人脸性别识别的项目就是借助OpenCv进行开发的。虽然网上已经有了很多关于OpenCv的配置教程，但出于教程完整性考虑，这里还是用专门的一篇博客来介绍OpenCv的具体配置方法，同时也介绍一下OpenCv中的一个强有力的图像处理插件——ImageWatch。　　由于这个程序是一年前写的，当时的OpenCv的最新版本为2.4.9（现在已经更新到了3

C++开发人脸性别识别教程（2）——VisualStudio初探

上一篇教程中已经大致描述了项目的最终效果，考虑到读者中有很多零基础的同学，我们这里并不急于进行代码的编写，而是先简要介绍下所用到的开发工具——VisualStudio2012。　　VisualStudio是微软推出的非常强大的开发软件，在C++开发领域可谓占据了半壁江山。VisualStudio经典版本主要有2005、2008、2010、2012、2013、2015等版本。2005和200

C++开发人脸性别识别教程（1）——前瞻

大四暑假的时候，帮老师指导了一个本科大学生创新实验，主要目标是通过图像处理相关技术对人脸美丽度进行分类。其中一个很重要的环节就是人脸的性别识别，这里将这个部分单独拿出来，借住OpenCv这个开源的图像处理库，在MFC框架下编写了一个人脸性别识别的程序，本套教程将详细介绍编写过程。　　需要提前说的一点是这个程序是在大四的时候编写的，当时自己还没有正式的进行图像处理方面的研究，编程经验也不够丰

基于x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸跟踪功能

目录一、概述二、环境要求2.1 硬件环境2.2 软件环境三、开发流程3.1 编写测试3.2 配置资源文件3.2 验证功能一、概述本文档是针对x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸跟踪功能，opencv通过摄像头采集视频图像，将采集的视频图像送给seetaface6的人脸跟踪模块从而实现人脸跟踪功能。测试结果如下图所示：本编者，不好意思露

基于x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能

目录一、概述二、环境要求2.1 硬件环境2.2 软件环境三、开发流程3.1 编写测试3.2 配置资源文件3.2 验证功能一、概述本文档是针对x86 平台opencv的图像采集和seetaface6的人脸朝向姿态估计功能，opencv通过摄像头采集视频图像，将采集的视频图像送给seetaface6的人脸朝向姿态估计模块从而实现人脸朝向姿态估计功能。测试结果如下图所示：

AI绘画Stable Diffusion画全身图总是人脸扭曲？ADetailer插件实现一键解决！商业级AI人物生成教程

大家好，我是灵魂画师向阳你是否遇到过SD生成的人物脸部扭曲、甚至令人恶心的情况？也曾感到束手无策？别担心，这份教程专为你而来。在使用SD生成人物全身照时，你可能经常发现人物的脸部会出现扭曲问题。这是因为人物面部像素占比过少，导致无法充分还原面部信息。解决这个问题的常见方法是使用局部重绘（inpaint）工具，通过设置适当的参数，往往可以取得很不错的效果。不过，如果要大批量的生成人物

[iOS]拍照后人脸检测

[iOS]拍照后人脸检测 Demo:http://download.csdn.net/detail/u012881779/9677467 #import "FaceStreamViewController.h"#import <AVFoundation/AVFoundation.h>@interface FaceStreamViewController ()<AVCapt

Java中的静态活体检测：如何确保人脸认证的安全性

文章目录代码概述步骤一：初始化认证对象步骤二：配置HTTP和客户端选项步骤三：发送静态活体检测请求步骤四：处理响应步骤五：异常处理结语在这篇文章中，我们将深入探讨Java代码中的一个关键功能——静态活体检测。这段代码使用了腾讯云的人脸识别服务来验证图像中的人脸是否为真实的活体，确保系统在进行人脸认证时能够有效防止欺诈行为。让我们一起看看这段代码的运作原理和一些需要注意的安全

【Python机器学习】NMF——将NMF应用于人脸图像

将NMF应用于之前用过的Wild数据集中的Labeled Faces。NMF的主要参数是我们想要提取的分量个数。通常来说，这个数字要小于输入特征的个数（否则的话，将每个像素作为单独的分量就可以对数据进行解释）。首先，观察分类个数如何影响NMF重建数据的好坏： import mglearn.plotsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as