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万圣节教你用 OpenCV Remix 一张 n 合1脸

啊……反正是怎么?怎么怎么来。 今年禅师就想,老是这些东西也没什么新鲜的。昨晚上打开柜子,看着里面躺着去年的?面具,前年的?面具,大前年的?,?,?...基于Delaunay剖分三角形的仿射变换 得到这些Delaunay剖分三角形后,再分别对齐各个区域,对其中像素值进行平均。...[Code -1 ] 使用dlib来进行人脸识别和人脸特征点的提取 ? [Code-2] 根据特征点获得Delaunay剖分三角 ? [Code-3] 计算仿射变换 ?...[Code-4] 通过仿射变换扭曲Delaunay剖分三角形 ? 区分性别 经过尝试,合成后的脸怎么看都感觉是男的。至于如何训练模型来区分性别,扫描下方二维码来获取答案吧 ? ?...参考资料 【1】 AverageFace 代码、模型及样例图片 【2】 FaceGenderClassification 配置文件及命令 【3】 原始的性别分类模型 【4】Delaunay三角剖分原理

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人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

人脸检测及对应属性的识别是现在比较流行的一个技术之一。今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说该技术的一些详细细节。 随着社会的发展,快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。...利用人脸属性进行身份验证又是最自然最直接的手段,相比其它人类生物特性,它具有直接、方便的特点,更容易被用户所接受且不易察觉。...基于形状特征和深度神经网络的现实人脸性别分类,先对人脸进行对齐操作,用深度网络的方法进行分类,在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验,识别率可达到89.3%。...性别识别 性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来,人脸性别因为实际场景的需求,如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。...性别识别是一个复杂的大规模二分类问题,分类器将数据录入并划分男女性别。目前性别识别方法主要有:基于特征脸的性别识别算法(等传统方法)及基于深度学习方法。

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【前沿】见人识面,TensorFlow实现人脸性别年龄识别

【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示,该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包,已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸,所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。

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虹软发布免费人脸识别SDK:支持年龄、性别识别

AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄与性别的识别。...而其开放的人脸认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。...来想象一下,离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势: 机器人识别人物:无需网咯,机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...人脸门禁与闸机:固定的场所,确定的人员,刷脸即可。...智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,

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域名怎么?怎样做好网站建设?

如果用户在注册过程中有一些疑问,也可以及时咨询网站客服,他们会认真详细地进行解答,总体来说域名购买是非常便捷的,在收取一定年费之后就可以正常运行网站了,今天来介绍域名怎么?...image.png 一、域名怎么?...完成注册后会跳出登录密码,设置和填写完个人基础信息就行了,之后再进入域名注册网站首页,写入想要注册的域名点击查询,对于没有注册过的加入清单便可进行结算,注册域名时要根据自己的需求去购买,如果想要长期使用可以多几年...一个蓬勃有生机活力的企业,必定能够透过企业网站这一扇窗户,展现它深刻的内涵,这也是网站建设的精髓,真正将自己的文案和产品打入到用户内心中去,让他们长期关注企业动态和行业资讯,这就说明网站建设真正做成功了,域名怎么是首先需要了解的...以上就是有关域名怎么的经验分享,整体来说注册域名的过程是非常简单的,用户先收集自己的基础资料,认真完成信息填写,同时也要了解需要购买多长时间的域名,提前知晓要提交多少年费,做好全方位的准备才能完成注册

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【源码】常用的人脸识别数据库以及上篇性别识别源码

上一篇《使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别》发布后,很多朋友希望得到源码,这里附上地址: https://github.com/xin-lai/GenderRecognition 常用的人脸数据库...该数据集忽略了小于20×20或者非常难以检测的人脸,共包含大约838个人脸,占该数据集的7%。同时该数据集还提供了性别,是否带眼镜、是否遮挡、是否是夸张的表情等辅助信息。...Multi-Task Facial Landmark(MTFL)数据集包含了12995张脸,5个关键点标注,另外也提供了性别、是否微笑、是否佩戴眼镜以及头部姿态的信息。 ?...都是从IMDb和维基百科上爬取的名人图片,根据照片拍摄时间戳和出生日期计算得到的年龄信息,以及性别信息,对于年龄识别和性别识别的研究有着重要的意义,这是目前年龄和性别识别最大的数据集。...包含不同的性别分布和种族分布(2000亚洲女性、2000亚洲男性、750高加索男性、750高加索女性),数据分别来自于数据堂,US Adult database等。

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明月机器学习系列017:人脸对齐与仿射变换

人脸对齐 ---- 现在我们有一个人脸的box及其关键点,怎么进行对齐呢?...这里其实就是将人脸的5个关键点,通过某种映射,通常是线性变换,映射成一个标准的人脸,5个原始关键点: X = [ [828.1219482421875, 356.0898132324219],...=0.0) 至于是怎么估算转换矩阵M的,这里涉及到SVD分解(SVD就像一个幽灵,是不是就会跑出来),有机会可以写一篇。...展示一下人脸纠正后的效果: 感觉对于侧脸的对齐效果不太好,会有点偏,有时间再优化优化。 仿射变换 ---- Python解决问题很简单,不过我们有必要认识一下其背后的仿射变换。...,这个需要使用增广矩阵的形式: 线性变换 所谓线性变换如下: 显然线性变换有一个明显的特征就是,无论怎么变,原点始终不变,就是如果输入的是原点(0,0),则输出的必定是(0,0)。

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人脸识别到底怎么

demo,主要功能是人脸识别准确率,增加底库,删除底库,人脸比对等等。...图2 刷脸门禁 3 抓拍捕捉人脸发现可疑人物 我司目前有摄像机,加上人脸识别功能,通过摄像机的抓拍功能比对后台人脸功能发现可疑人物。 ?...大家都玩过扫一扫,其实有了人脸识别以后,我们的脸就是一张二维码。 ? 图12 扫一扫人脸识别 13....景区出入园人脸检票 人脸识别终端是一款高性能的人脸识别产品,只需要在第一次入园时录入人脸,然后就可以“刷脸”游览景区内各个景点,同时出入景区也将更加便捷。...图13 景区出入园人脸检票 14.人脸识别对比(娱乐类) 主要通过人脸识别后的特征,和其他人脸比对,比如娱乐类,父子,母女,好友等比对,用来判别识别率,或者可以更精细说明鼻子比较像,眼睛比较像等等。。。

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仿射变换,透视变换:二维坐标到二维坐标之间的线性变换,可用于landmark人脸矫正。

仿射变换: 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,并保持二维图形的“平直性”。转换前平行的线,在转换后依然平行。...plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 透视变换...: 透视变换需要3×3的变换矩阵,直线在变换后还是保持直线。...为了构造变换矩阵,你需要输入图像的4个点和对应的要输出图像的4个点;要求这4个点其中3个点不共线。使用cv2.getPerspectiveTransform函数构造透视变换矩阵。...plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 还可以参考:仿射变换和透视变换

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基于CNN实现对摄像头捕捉的人脸进行性别和年龄的预测

cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多,我从中筛选了大约10000张图片(筛选条件为:由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知...、男女各约5000张) 图片尺寸统一为 100x100,文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png,其中性别1代表男性,0代表女性 从10000张图片中抽取约1000张(男女比例相当)作为测试集,其余作为训练集...模型结构 性别预测分支和年龄预测分支共用ResNet50主干,年龄预测分支和性别预测分支各包含三层卷积层 性别预测分支使用交叉熵损失函数 年龄预测分支使用均方差损失函数 全部代码 获取方式: 关注微信公众号...datayx  然后回复 人脸 即可获取。

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