人脸专题

【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

基于 Arm 虚拟硬件实现人脸特征提取模型的部署

基于 Arm 虚拟硬件实现人脸特征提取模型的部署文章目录 1 实验背景1.1 Arm 虚拟硬件介绍1.2 文章简介 2 实验目标3 实验前准备3.1 订阅 Arm 虚拟硬件镜像的百度智能云云服务器 BCC 实例3.2 克隆实验代码 4 实验步骤4.1 配置开发环境4.1.1 配置 CMSIS-Toolbox 环境4.1.2 配置 Python 环境4.1.3 配置 CMSIS-Pa

【C#项目】使用百度ai人脸库实现人脸识别

1. 项目介绍本项目利用百度AI的人脸识别技术，开发了一个可以进行人脸识别的应用程序。项目涉及网络连接、文件处理、图像处理、数据库管理及音视频处理等多个技术领域。本文将详细介绍项目的整体架构和实现过程。 2. 技术栈本项目使用了以下技术：编程语言：C#框架和库：网络连接：HttpClient文件处理：System.IO图像处理：OpenCvSharp, System.Drawing

人脸属性技术总结

对人脸的基本属性实现实时性分析。其基本属性包括：68个关键点，表情，年龄(年龄段)，性别，种族。 2.可用于研究的数据集关键点检测可用数据库：BioID（1000张 20个关键点），LFPW：（1132 张，29个关键点），AFLW（25993张,21个关键点），COFW：（1852张,每个人脸标定29个关键点），ICCV13/MVFW ：（2500张,68个关键点），OCFW：（

MTCNN 人脸检测论文解读，及tensorflow代码实现

Face detection mtcnn 目录 1 MTCNN简介2 训练阶段 2.1 训练数据生成2.2 网络结构2.3 代价函数 3 预测阶段 MTCNN简介《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》论文解读。相比于R-CNN系列通用检测方法，本文更

3维人脸重建

3DMM 介绍 https://blog.csdn.net/likewind1993/article/details/81455882 https://blog.csdn.net/jcjx0315/article/details/78671670 代码： https://github.com/YadiraF/face3d CNN相关方法介绍 VRN(基于三维登高平面回归的网络)

人脸检测：RetinaFace（开源简化版）详细解读

介绍 Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss，在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月，原始模型尚未全部开源，目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版，添加了SSH网络的检测模块，提升检测精度，作者提供了三种基础网络，基于Re

haar cascade 人脸检测

推荐一篇文章：机器学习的两大派别|周志华教授利用OpenCV自带的haar-cascade分类器检测，从已经训练好的xml文件加载模型，读入待检测图片，多尺度检测 <span style="font-size:10px;">#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

【计算机视觉】人脸算法之图像处理基础知识（五）

图像的几何变换 3.图像的旋转图像的旋转就是让图像按照某一点旋转到指定的角度。需要确定3个参数：图像的旋转中心、旋转角度和缩放因子。在openv中通过getRotationMatrix2D()函数来实现图像的旋转。 import cv2import numpy as npimgpath = "images/img1.jpg"img = cv2.imread(imgpath, 1) i

图片处理——NDK实现人脸抠图

今天是2018年第一天，首先真诚地祝福各位同行朋友元旦快乐，在未来开发之路不断进步，为促进公司发展壮大、为提升人们生活品质以实现自我价值。言归正传，继续探讨Android移动端的图片处理，使用NDK实现人脸抠图。天天P图、美图秀秀们都具备P图技能，让女孩秒变网红脸、明星脸，这技能令人爱不释手，简直是女神打印机。那么到底如何实现这变脸大法呢？经过自己研究，总结出三个步骤：人脸检测—>

2D人脸对齐：《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》

《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》来源：清华商汤源码：https://github.com/wywu/LAB 目录文章目录 0 Abstract1 Introduction2 Related Work3 Boundary-Aware Face Alignment3.1 Boundary-aw

08_基于GAN实现人脸图像超分辨率重建实战_超分辨基础理论

1. 超分辨的概念与应用我们常说的图像分辨率指的是图像长边像素数与图像短边像素数的乘积，比如iPhoneX手机拍摄照片的分辨率为 4032px×3024px，为1200万像素。显然，越高的分辨率能获得更清晰的成像。与之同时，分辨率越高也意味着更大的存储空间，对于空间非常有限的移动设备来说，需要考虑分辨率与存储空间的平衡。图像超分，就是要从低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图

人脸匹配——OpenCV

人脸匹配导入所需的库加载dlib的人脸识别模型和面部检测器读取图片并转换为灰度图比较两张人脸选择图片并显示结果比较图片创建GUI界面运行GUI主循环运行显示全部代码导入所需的库 cv2：OpenCV库，用于图像处理。 dlib：一个机器学习库，用于人脸检测和特征点预测。 numpy：用于数值计算的库。 PIL和ImageTk：用于处理图像和创建Tkinter兼容的图像对象

$ADABOOST做人脸检测程序与原理$

ADABOOST做人脸检测程序与原理

ADABOOST做人脸识别原理+程序详解 **注意：**adaboost算法的目的是做一个目标检测，举个例子在人脸识别中，adaboost只能检测出一张图片中的人脸，并不能区分这些人脸分别是谁。 *1. 算法的整体流程* 人脸检测（face detection）是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否有人脸，如果有人脸则返回人脸的位置、大小和姿态。这是

【人脸检测】DBface_small深度剖析

摘要：基于高斯热力图的目标检测是anchor free中的代表方法，其具有原理简单，易于拓展，后处理简单等优势。 1. 简介采用热力图做人脸检测，最开始是Centernet的出现，其在通用通用目标检测，人体关键点检测，3D目标检测上都达到了std的效果。后来就出现了centerface，采用mobilev2做bonenet，做人脸与关键点检测。但，项目只给出了推理代码，没有给出训练代码。后

调用腾讯智能云实现人脸融合

目录 1. 作者介绍2. 人脸识别内容介绍2.1 人脸识别简介2.2 技术原理 3. 实现流程及代码实现3.1 实现流程3.2 代码实现3.2.1 图片为url格式3.2.2 图片为base64格式 3.3 完整代码3.4 问题分析 1. 作者介绍杨煜星，女，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生研究方向：模式识别与人工智能电子邮件：954154587@qq.com

x-anylabelimg如何标识人脸

软件地址，下载CPU版本就好 https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/tag/v2.0.0 一、打开软件选择的一个按钮，选择文件夹二、选择模型运行未下载的模型需要安全上网下载选用Yolov6Lite_l-Face MeiTuan生成的文件格式，略作调整自动保存成同一目录下的json文件，json文件内容就是左上、右上、

由于把图像转化为tensor，然后又从tensor转化为numpy，从而导致进行人脸检测画框时，出现无法检测到人脸的特殊情况

历时一小时的愁云惨淡万里凝。这个问题终于被我找到啦啦啦啦我的图像是经过以下处理得到tensor格式，根据上面我提出的无法检测到人脸的问题： img_pil = Image.open(random.choice(self.out_domain_hairstyle_img_path_list)) self.image_transform = transforms.Compose([trans

人脸五官标注

1.导入必要的包 dlib这个包可以在浏览器下载，然后解压 import tkinter as tkfrom tkinter import filedialogimport cv2from PIL import Image, ImageTkimport dlibimport subprocess 2.创建窗口窗口的名字跟大小都可以自己设置 win = tk.Tk(

人脸考勤项目实训

第一章 Python-----Anaconda安装文章目录第一章 Python-----Anaconda安装前言一、Anaconda是什么？二、Anaconda的前世今生二、Windows安装步骤1.官网下载2.安装步骤安装虚拟环境总结前言工欲善其事必先利其器，项目第一步，安装我们的环境。一、Anaconda是什么？ Anaconda，中文大蟒蛇，是一个

应对转租、混租、群租，天诚人脸物联网智能门锁与公租房管理系统有一套！

“住房”关系着老百姓的切身利益和幸福指数。近年来，全国各地掀起了保障性住房建设热潮，积极有序推进智慧公租房小区打造，助力共同富裕。一、公租房入住对象界定公租房的受众群体各地标准不一，却也大同小异。重庆市公共租赁房管理局制定的公共租赁住房政策中提到：凡年满18周岁，在中心城区有稳定工作和收入来源，具有租金支付能力的住房困难家庭；大中专院校及职校毕业后就业人员及进城务工、外地来中心城区工作的无

天诚公租房、人才公寓NB-IOT人脸物联网智能门锁解决方案

近期，全国已有超70城推出商品房“以旧换新”。各地商品房“以旧换新”主要采取国企收购、市场联动、税费补贴三种模式，二手房和新房市场交易活跃度均有提升。一、人才公寓掀起建设浪潮事实上，旧房被收购后将被纳入保障性租赁住房，成为政府筹集保障性租赁住房的一种方式。此前，江苏太仓国企与银行合作搭建总规模20亿元的“资金池”，助力旧房回收用于人才公寓房源。江苏海安计划实施“以旧换新”100套，收购的二

【ARFoundation自学05】人脸追踪（AR Face manager）实现

1. 修改摄像机朝向渲染方式-选中user 这个方式就会调用前置摄像头 2 创建 AR Session、XR Origin，然后在XR Origin上面添加组件注意：XR Origin 老版本仍然叫 AR Session Origin 接下来在XR Origin上面添加AR Face Manager组件，如下图！这个组件需要一个面部可视化预制体，我们创建预设，自己创建也

opencv进阶 ——（十二）基于三角剖分实现人脸对齐

三角剖分概念三角剖分（Triangulation）是一种将多边形或曲面分解为一系列互不相交的三角形的技术，它是计算几何、计算机图形学、地理信息系统、工程和科学计算中的一个基本概念。通过三角剖分，复杂的形状可以被简化为基本的三角形元素，这些元素更容易处理和分析。在二维空间中，一个简单的三角剖分将一个多边形划分为若干个不相交的三角形，这些三角形的边要么是多边形的边，要么是

python实现opencv学习二十三：人脸检测

准备工作：找到分类器：方法：安装opencv软件包，或者把此文件放到根目录 1.用pip安装的opencv不带分类器，所以要下载完整版的，可去官网下载安装，分类器位置在 opencv\build\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml官网地址点这里 2.或者直接下载此文件把它放到根目录就行：下载地址点这里（因为免费的下载

AdaBoost人脸检测训练算法（中）

（3）采用AdaBoost算法选取优化的弱分类器通过Adaboost算法挑选数千个有效的haar特征来组成人脸检测器，Adaboost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，对于h1分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布U2。在新的样本分布下，