人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域发挥着重要作用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸在视频序列中的跟踪和姿态分析。...人脸跟踪的技术原理人脸跟踪技术通常基于以下步骤实现：图片初始化：在视频序列的第一帧中，利用人脸检测API定位和标定人脸，获取初始的人脸位置和姿态信息。...连续检测：随后，在后续的视频帧中，使用人脸检测API对人脸进行连续检测，更新人脸的位置和姿态信息。姿态估计：通过分析人脸检测结果，结合姿态估计算法，可以估计人脸的姿态，如头部旋转、倾斜和俯仰等。...人机交互和游戏设计：通过实时的人脸跟踪和姿态估计，可以捕捉用户的面部表情和姿态，实现更加智能化和自然的人机交互方式。...结论基于人脸检测 API 的人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域具有广泛应用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸的跟踪和姿态分析。
在一些特殊情况下，经常需要依据图像中的人脸，对图片进行倾斜矫正。 例如拍照角度幅度过大之类的情况，而进行人工矫正确实很叫人头大。 那是不是可以有一种算法，可以根据人脸的信息对图片进行角度的修复呢？...再次例如，想要通过人脸的特征对人物的表情和情绪进行精准判断， 那么这个时候如果能确保人脸没有发现严重倾斜，无疑对准确率判断有一定的帮助。...那么假如一张图片只有一个人脸，其实很好判断，通过眼睛的位置的坐标，根据两眼的直线角度， 就可以计算出修正的角度。 然后旋转图片到对应角度即可。 但是如果，一张图片存在多张人脸的时候该怎么办？...有两种方法： 1.找到最大的那个人脸，以它为基准 2.找到频次最高的人脸角度，以频次为基准 当然在大多数情况，方法1是比较合理的。 这两个种情况就留给各位看官去实现了。...本人仅仅考虑一张人脸的情况，演示如何实现该功能。
0.概述 人脸姿态估计算法，主要用以估计输入人脸块的三维欧拉角。一般选取的参考系为相机坐标系，即选择相机作为坐标原点。...姿态估计可用于许多业务场景，比如在人脸识别系统的中，姿态估计可以辅助进行输入样本的筛选（一般人脸要相对正脸才进行召回和识别）；在一些需要人脸朝向作为重要业务依据的场景中，人脸姿态算法也是不可或缺的，比如疲劳驾驶产品中驾驶员的左顾右盼检测...人脸姿态估计的算法，其大致可分为两类：一类是通过2D标定信息来估计3D姿态信息的算法，如先计算人脸的关键点，然后选取一个参考系（平均正脸的关键点），计算关键点和参考系的变换矩阵，然后通过迭代优化的算法来估计人脸的姿态...如何进行姿态估计 姿态估计过程中有三个坐标系，分别为世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系。...朴素的姿态回归器 之前的文章也有跟大家介绍过如何设计一个对嵌入式设备友好的回归器，其本质上于我们这里要跟大家介绍的姿态回归器是一样的，这里我们默认用MSE损失函数进行训练。
cnn检测人脸，通过 hopenet 开源项目确定人脸姿态，拿到头部姿态欧拉角，通过 拉普拉斯算子 拿到人脸模糊度，通过对mtcnn 三级网络和置信度，欧拉角阈值，模糊度设置阈值筛选合适人脸 详细见项目...O-Net还可以输出 人脸关键点的位置坐标。最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。...'mouth_left': (296, 143) }, 'confidence': 0.99851983785629272 } ] 姿态判断...Hopenet 姿态判断使用 Hopenet ，论文地址：https://arxiv.org/abs/1710.00925 使用的模型来自项目 https://github.com/natanielruiz...- 0.7 # 结果置信度阈值 face_threshold: 0.995 # 模糊度阈值 blur_threshold: 100 ## hopenet 姿态检测相关
美好世界 Wonderful world 相隔41天，Edison又回来了，由于自己和团队的事情比较多，没有在我们的“计算机视觉战队”平台花费过多的精力，今天我来和大家分享一些人脸的故事。...之前接触了一些人脸领域的知识，现在人脸相关的技术无处不在（例如机场的认证合一，人脸支付等技术），在这先和大家说一点生活中观察的一些事——记得2月中旬在哈尔滨机场，进行安检的时候，我特意观察了机场人脸检测的系统...，令我震惊不已，因为我看到的是检测效果差，Bounding Box的位置若你观察后你会发现Recall一定很差，但是，重点来了，他能把人脸特征提取和身份证比对，一般都通过，是不是很神奇。...今天的小故事将完了，开始说说大故事，也就是今天所要说的人脸对齐及人脸姿势标准化，希望有兴趣的您继续阅读下去，谢谢！...有挑战性的数据——AFEW * 4.0数据库 从显示接近真实世界的电影中收集的音频视频剪辑 方法： n图像特征 对齐的人脸图像: 64x64; 特征: HOG, dense SIFT, DCNN.
我们发现估计人脸的6自由度刚性变换比人脸关键点检测更简单，人脸关键点检测通常用于三维人脸对齐。 ? 摘要 我们提出了实时、六自由度(6DoF)、三维人脸姿态估计，无需人脸检测或关键点定位。...贡献： 我们提出了一种直接对图像中所有人脸进行6自由度三维人脸姿态估计的新方法，而不需要进行人脸检测 我们介绍了一种有效的姿态转换方法，以保持估计和真实位姿的一致性，在图像和它的特别推荐之间 我们展示了生成的...Training losses 我们同时训练了人脸/非人脸分类器的头部和人脸姿态回归器。对于每个proposal，模型采用以下多任务损失L。 ?...我们提出了一种新的姿态转换算法，以保持在不同图像中对同一人脸的位姿估计的一致性。我们证明了通过估计的三维人脸姿态可以产生人脸框，从而实现了作为姿态估计的副产品的人脸检测。...大量的实验证明了我们的img2pose对于人脸姿态估计和人脸检测的有效性。 作为一个类，人脸作为姿态和检测的结合提供了很好的机会：面孔有明确的外观统计，可以依赖于准确的姿态估计。
人脸识别系统已经大规模商业化应用，但这并意味着它就发展到顶了，剩下的都是一些难题，包括遮挡/年龄/姿态/妆造/亲属/伪造攻击等。...作者&编辑 | 言有三 1 遮挡人脸检测与识别 遮挡人脸的检测和识别是一个很常见的现实问题，不论是姿态等带来的自遮挡还是外物带来的遮挡，都会严重损害人脸识别模型的性能，值得对相关领域感兴趣的朋友深入关注...Artificial Intelligence Review, 2019, 52(2): 981-1008. 3 跨姿态人脸识别 大姿态造成人脸显著特征的缺失，一样会严重影响模型的性能。...从姿态不变特征提取到正脸姿态仿真，相关的研究非常多，这个综述可以作为一个好的开始。 文章引用量：200+ 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [4] Ding C, Tao D....，因此人脸识别中有一个小的领域即亲属人脸识别，也具有一定的研究意义。
摘要 · 看点 本文不使用任何人为定义的结构信息（人脸关键点或者3D人脸模型），成功实现了人头姿态可控的语音驱动任意说话人脸生成。...生成图像的嘴型由音频控制，与音频源视频同步； 生成图像头部运动由姿态源控制，与下方视频同步。 代码一键能跑。...而在语音驱动的说话人脸问题中，condition实际来自audio的场景下，直接暴力借用这一框架将难以进行训练，因为语音并不能提供人脸姿态信息。...一个12维度的向量其实已经足以表达人头的姿态，包括一个9维的旋转矩阵，2维的平移和1维的尺度。...我们实现了任意说话人脸下的自由人头姿态控制，使生成的结果更加真实。 我们的模型在极端情况下有很好的鲁棒性，并且实现了转正的说话人脸生成。
RealHePoNet: a robust single-stage ConvNet for head pose estimation in the wild 原文作者：Rafael Berral-Soler 内容提要 人脸姿态估计在人机交互...在本文中，将人脸姿态估计定义为对垂直(倾斜/俯仰)和水平(平移/偏转)角度的估计，通过使用单个卷积神经网络ConvNet模型，试图平衡精度和推理速度，以最大化其在现实应用中的可用性。...我们的模型是在两个数据集的组合上训练的：Pointing 04 (旨在覆盖广泛的姿态)和Annotated Facial Landmarks in the Wild (为了提高我们的模型在真实世界图像上使用的鲁棒性
mtcnn cnn检测人脸，通过 hopenet 开源项目确定人脸是姿态，拿到头部姿态欧拉角，通过 拉普拉斯算子 拿到人脸模糊度，通过对mtcnn 三级网络和置信度，欧拉角阈值，模糊度设置阈值筛选合适人脸...O-Net还可以输出 人脸关键点的位置坐标。最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。...'mouth_left': (296, 143) }, 'confidence': 0.99851983785629272 } ] 5姿态判断...Hopenet 姿态判断使用 Hopenet ，论文地址： https://arxiv.org/abs/1710.00925 在这里插入图片描述 使用的模型来自项目 https://github.com...- 0.7 # 结果置信度阈值 face_threshold: 0.995 # 模糊度阈值 blur_threshold: 100 ## hopenet 姿态检测相关
这一观察结果启发了很多研究者，促使他们提出「跳过关键点检测，直接进行姿态估计」的想法，但这些方法还是要为检测到的人脸估计姿态。...与一些研究者提出的 3DoF 姿态估计不同，6DoF 姿态可以转换为一个 3D-to-2D 的投影矩阵。假设有一个已知的内在相机，姿态可以使 3D 人脸与它在照片中的位置一致。...因此，姿态已经捕捉了照片中人脸的位置。然而，虽然增加了两个额外的标量（6D 姿态 vs. 每个框的四个值），6DoF 姿态还可以提供人脸的 3D 位置和方向信息。...新方法的 pipeline 可以描述为：给定一张包含多张人脸的图像，首先估计每张人脸的 6DoF 姿态。...由于 6DoF 人脸姿态可以转换为一个外在相机矩阵，进而将 3D 人脸映射到 2D 图像平面，因此预测得到的 3D 人脸姿态也可用于获取准确的 2D 人脸边界框。
来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术，可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。...这一观察结果启发了很多研究者，促使他们提出「跳过关键点检测，直接进行姿态估计」的想法，但这些方法还是要为检测到的人脸估计姿态。...与一些研究者提出的 3DoF 姿态估计不同，6DoF 姿态可以转换为一个 3D-to-2D 的投影矩阵。假设有一个已知的内在相机，姿态可以使 3D 人脸与它在照片中的位置一致。...因此，姿态已经捕捉了照片中人脸的位置。然而，虽然增加了两个额外的标量（6D 姿态 vs. 每个框的四个值），6DoF 姿态还可以提供人脸的 3D 位置和方向信息。...由于 6DoF 人脸姿态可以转换为一个外在相机矩阵，进而将 3D 人脸映射到 2D 图像平面，因此预测得到的 3D 人脸姿态也可用于获取准确的 2D 人脸边界框。
视频预测：给定一个观测到的动态序列（3DMM coefficients），LSTM对其进行编码： 为了预测出一个合理的动作，LSTM不得不首先学习大量的动作输入以识别在姿态序列中运动的种类以及随时间的变化...实验表明，所提出的 FaceAnime 模型可以很好的将 source 人脸图像中的表情和动作重定向到目标图像上，生成相对应的姿态和讲话表情，实验结果如图 3 所示。 图3....FaceAnime和其它方法的对比结果 通过比较，FaceAnime 不仅可以生成高质量且真实的人脸视频序列，同时生成的视频图像可以精确地还原参考视频中人脸表情和姿态变化，还能较好地保持人脸的身份信息。...大量实验表明，作者提出的方法可以将参考视频的姿态和表情变化重定位到source人脸上，并且对于一个随机的人脸图像，其可以生成合理的未来视频序列。...Hard Set/Random Set/Low-Shot Learning全部任务全球冠军，CCF A类国际会议CVPR 2017 L.I.P竞赛人物解析与人物姿态估计全部任务全球亚军，美国国家标准与技术研究院
/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 效果演示视频： https://youtu.be/pW6nZXeWlGM 如果可以看youtu 的话 多人姿态实时估计
俗话说:"上班摸鱼一时爽，一直摸鱼一直爽"。上班摸摸鱼不存在的，今天来看看这几个摸鱼神器，让你装逼不在话下 1 FakeUpdate 这网站模拟多种系统的安装过...
人脸对齐与特征点跟踪的过程中，遮挡和大的姿态变化是无可避免的，在跟踪过程中这往往带来特征点的跳变，影响用户体验。 ?...作者认为，出现人脸特征点距离真实位置偏移过大，是因为算法初始化时的特征点不够鲁棒，于是提出一种使用深度卷积网络粗略估计特征点位置，结合3D人脸姿态估计与重投影确定特征点初始位置，然后使用经典的回归树集成...2.计算3D人脸模型，通过POSIT计算人脸3D姿态，并将3D特征点使用计算得到的姿态矩阵重投影到人脸图像中，作为下一步的特征点提精的初始位置； ?...清华&商汤开源CVPR2018超高精度人脸对齐算法LAB，LAB比该文的精度要高。可能LAB发表的时候，该文作者没有看到。
越深层的网络越能提取出深层信息，比如语义信息(人类能够理解的信息，比如人脸，身体形状等等)。 这是一个最简单的CNN的示例图。...上图中同一个人体产生了三个不同的边界框，而每一个边界框都经过SPPE后产生了一系列的姿态关键点，这就是姿态冗余。...P_Pose NMS参数化姿态非极大值抑制 P_Pose NMS有两个标准来进行冗余姿态消除。一个是置信度消除，一个是空间距离消除，只要满足其中的一个标准，多余的姿态就会被消除。...空间距离消除指的是计算两个姿态关节点的空间距离总和，依然是选取置信度最高的姿态Pi作为参考姿态，然后计算两个姿态关节点的位置距离，如果Pj姿态离Pi姿态比较近，说明这两个姿态的重叠度比较高，Pj就会被消除...不同姿态的偏移量分布是不同的，P(δB|atom(P))表示原子姿态P的偏移量分布，atom(P)是原子姿态(代表一个种类的姿态，通过聚类获得，比如站、躺等姿态)。
多人姿态识别简介 人体姿态估计有两个主流方案：Two-step framework 和Part-based framework。...第一种方案，姿态检测准确度高度以来目标区域框检测的质量。第二种方案，如果两人离得十分近，容易出现模棱两可的情况，而且由于是依赖两个部件之间的关系，所以失去了对全局的信息获取。...AlphaPose AlphaPose采用自顶向下的方法，提出了RMPE（区域多人姿态检测）框架。...使用parametric pose NMS来解决冗余检测问题，在该结构中，使用了自创的姿态距离度量方案比较姿态之间的相似度。用数据驱动的方法优化姿态距离参数。...最后我们使用PGPG来强化训练数据，通过学习输出结果中不同姿态的描述信息，来模仿人体区域框的生成过程，进一步产生一个更大的训练集。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
当然是要描述清楚飞行器的姿态信息以及角运动状态，目前为止，描述清楚姿态信息的方式有三种：欧拉角、旋转矩阵、四元素。...只要俯仰角不等于±90°，欧拉角可以描述清楚任何刚体的姿态以及角运动信息，而对于大部分飞行器来说，俯仰角也不会到90°，所以，使用欧拉角进行姿态控制完全可以满足使用要求，但对于一些要求变态机动能力的飞行器来说...所以为了解决这些问题，数学上想出了用四元数的形式来表征姿态的方法。...对于导航飞控的算法，我们需要对四元数有什么了解，其实很简单，我们要知道它的基本运算规律，要知道它以什么样的方式表征姿态，要知道它跟其他两个表征姿态的欧拉角和旋转矩阵方式如何互相转换。...四元素的姿态表示 了解了四元数的基本运算规律后，我们来看下它如何表征姿态，假设存在一根旋转轴u，有一个绕u轴旋转σ角度的这么一个旋转存在，那这时候代表这个旋转的四元数是这样子的： ?
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