备案控制台

关键词

人脸检测——笑脸检测

前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可 ~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词 “笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?

1.2K7 0

基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、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 face_cascade, img): objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25) # 人脸检测 sensor.snapshot() objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25) # 人脸检测 if res==1: usart3.write("Find It\r\n") # 程序开始 #debug(os.listdir()) main() 过摄像头可进行人脸检测按下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）。

1K3 0

广告

人脸识别限时特惠，10万次资源包仅需9.9元！！

基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Python系列之三——人脸检测、人脸识别

比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送我是华丽丽的分割线，下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别，鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据语法不同进行改写即可 1.输入为包含人脸的图片时这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的训练好的人脸检测模型~其代码如下所示：（具体函数和方法和c++情况下一样，不反复叙述） 1#encoding 人脸识别也可以和检测一样参照c++版本的程序，但是学python时候接触到一个很牛*的模块，这里做图片集的人脸识别进行介绍。首先，这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块，该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild

6456 0

Python系列之三——人脸检测、人脸识别

比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含人脸的图片时这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的训练好的人脸检测模型~其代码如下所示：（具体函数和方法和c++情况下一样，不反复叙述） 1#encoding=utf-8 人脸识别也可以和检测一样参照c++版本的程序，但是学python时候接触到一个很牛*的模块，这里做图片集的人脸识别进行介绍。首先，这是所谓的niubi模块是face_recognition库模块，该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild

1.7K8 0

【深度学习】人脸检测与人脸识别

基本概念人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频人脸检测与识别的应用实名认证人脸考勤刷脸支付、刷脸检票公共安全：罪犯抓捕、失踪人员寻找 3. 传统人脸检测与人脸识别方法 1）人脸检测基于知识的人脸检测法。这些视频被分成5000个视频对和10个分割，用于评估视频级别的人脸验证在SFC中，人脸识别是由人来标记的，通常包含大约3%的错误。在LFW数据集上识别率达到97.25%，接近人类识别能力。 2）人脸对齐处理和大多数模型一样，DeepFace采用基准点检测器指导对齐过程。

1883 0

人脸检测与识别总结

Adaboost人脸检测 Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。缺点：而在复杂背景中，AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。 2) 基于特征的方法（引用“Summary of face detection based on video”）基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。 3) 基于模板的方法基于模板匹配的方法的思路就是通过计算人脸模板和待检测图像之间的相关性来实现人脸检测功能的，按照人脸模型的类型可以分为两种情况：基于通用模板的方法，这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板基于统计理论的方法是通过样本学习而不是根据人们的直观印象得到的表象规律，因此可以减小由于人眼观测不完整和不精确带来的错误而不得不扩大检测的范围，但是这种方法需要大量的统计特性，样本训练费时费力。

1.6K4 0

人脸识别之人脸检测PHP接口使用

背景使用PHP调用人脸检测的接口 PHP 5.6.33 版本及以上环境搭建官网链接：https://github.com/TencentCloud/tencentcloud-sdk-php 参考链接 Product=iai&Version=2018-03-01&Action=DetectFace&SignVersion= 测试图片链接 http://cms-bucket.ws.126.net/2019 catch(TencentCloudSDKException $e) { echo $e; } 新建一个DetectFace.php文件,放入代码，运行，报错如下： [image.png] 错误代码如下 [image.png] image.png 下面使用命令行运行也可以成功了 image.png 总结这就是PHP 人脸识别人脸检测与分析接口的调用，其中也是涉及到挺多的细节，需要不断的去学习，

1.2K2 0

人脸检测识别文献代码

(特征点检测)库 GitHub: https://github.com/1adrianb/face-alignment 人脸对齐性能饱和探讨 How far are we from github.com/1adrianb/face-alignment Torch7 Code: https://github.com/1adrianb/2D-and-3D-face-alignment 人脸检测 a ConvNet and a 3D Model ECCV2016 mxnet code：https://github.com/tfwu/FaceDetection-ConvNet-3D 人脸检测 GPU 0.1s SSH: Single Stage Headless Face Detector ICCV2017 https://github.com/mahyarnajibi/SSH 人脸检测 shuoyang1213.me/projects/Faceness/Faceness.html https://pan.baidu.com/s/1qWFwqFM Password: 4q8y 人脸检测

8637 0

全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

人脸检测历险记可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。我个人对人脸检测的大概历程应该是下面这样的：找一个直接能执行的OpenCV的人脸检测程序，直接执行看效果。虽然这貌似是最简单的一步，但是由于最初水平实在太低，所以这一步可能是耗时最长的。上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。 OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。人脸卡通化仅仅是人脸检测，显得略微有些没意思，所以在人脸检测的基础上，加点其他的更有意思的东西，比如上次刚玩过的卡通化。

8015 0

Dlib 库 - 人脸检测及人脸关键点检测

人脸检测 Face Detector 人脸检测，是检测出图片中包含的正面人脸. 1.1. 基于 CNN 的人脸检测采用预训练的 CNN 模型进行图片中的人脸检测. 基于 CNN 模型比基于 HOG 特征模型的人脸检测准确度更高. 人脸关键点检测 Face Landmark Detection 人脸关键点检测，首先需要检测出图片中的人脸，并估计人脸的关键点姿态(pose). CNN 人脸框及人脸关键点检测 #! ，及人脸关键点检测，并显示结果.

7.4K4 1

人脸检测——AFLW准备人脸

不多说了，直接代码吧：生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称和图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

73210 0

人脸检测——准备非人脸

简单粗暴，不多说，直接代码吧： import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

3367 0

OpenCV人脸检测人脸打码

722 0

人脸检测——fcn

在上一篇的基础上修改即可：人脸检测——滑动窗口篇（训练和实现）！！！ = (img-m)/std''' return img def min_face(img, F, window_size, stride): # img：输入图像，F：最小人脸大小 F = 24 # 构建金字塔的比例 ff = 0.8 # 概率多大时判定为人脸？ _24-161800') # saver_cal_48.restore(sess, 'model/model_cal_48-10000') # 需要检测的最小人脸 detection", image) cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() sess.close() 检测结果

3268 0

人脸检测：FaceBoxes

本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100538930 简介 FaceBoxes是一个足够轻量的人脸检测器，由中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的研究者提出，旨在实现CPU下的实时人脸检测，FaceBoxes论文是《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》。 FaceBoxes原理设计理念 FaceBoxes针对模型的效率和检测的效果做了很多设计，效率方面希望检测器足够快，检测效果方面希望有更高的召回率，尤其是针对小脸的情况，基于此：一个下采样足够快的backbone 对于一个目标检测或人脸检测模型来说，计算量高的很大一部分原因是输入图像尺寸大，图像分类任务中224是一个常用尺寸，而这个尺寸去做检测是几乎不可能的。输出2因为RPN在做是不是目标的预测，而人脸检测中目标只有人脸一类，所以FaceBoxes的2是在预测是不是人脸。剩下的4边界框的四个值了。

6676 0

人脸检测：SSH

本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/100578202 简介 SSH是一个用于人脸检测的one-stage检测器，提出于2017 年8月，在当时取得了state-of-art的效果，论文是《SSH: Single Stage Headless Face Detector》，SSH本身的方法上没有太多新意，更多的是在把通用目标检测的方法往人脸检测上应用在每一路分支上最后都有一个Detection Module（它是多种卷积的组合，后面会详细说明），最后在Detection Module输出的特征图上，参考RPN的方法滑动输出两路分支，分别负责是不是人脸的置信度这种跨层的信息融合在通用目标检测网络中很常见，比如YOLOv2里面那个奇怪的reorg操作，在SSH之后的文章中，也有很多使用了这种思想，比如YOLOv3和FPN。 Anchor设置由于SSH用于人脸检测，它的Anchor选取和RPN有所区别，它将人脸默认为正方形，所以Anchor只有一种比例，1:1。

4082 0

OpenCV：人脸检测。

本次就来了解一下，如何通过OpenCV对人脸进行检测。其中OpenCV有C++和Python两种，这里当然选用Python啦。环境什么的，就靠大伙自己去百度了。 / 01 / 图片检测先来看一下图片检测，原图如下。 ? 是谁我就不说了。律师函，不存在的。训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。代码如下。 img = cv2.imread(filename) # 转灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测 / 02 / 视频检测视频用的抖音的上的视频。这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误。如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库。 success and cv2.waitKey(1) == -1: # 读取数据 ret, img = cameraCapture.read() # 进行人脸检测

2832 0

人脸识别系列二 | FisherFace，LBPH算法及Dlib人脸检测

值得一提的是，FisherFace算法识别的错误率低于哈佛和耶鲁人脸数据库测试的特征脸法识别结果。 Dlib 实现的人脸检测方法便是基于图像的Hog特征，综合支持向量机算法实现的人脸检测功能，该算法的大致思路如下：对正样本(即包含人脸的图像)数据集提取Hog特征，得到Hog特征描述子。具体思路为：对训练集里的负样本不断进行缩放，直至与模板匹配位置，通过模板滑动串口搜索匹配（该过程即多尺度检测过程），如果分类器误检出非人脸区域则截取该部分图像加入到负样本中。 Dlib人脸检测实战 talk is cheep, show me the coder。这一节就用Python调用Dlib完成人脸检测来看看效果。单张人脸检测这里检测一张胡歌的图片。

1.3K3 0

人脸识别 -- 活体检测(张嘴摇头识别)

一：简介最近项目在做了身份证银行卡识别之后，开始实现人脸识别和活体识别，其中人脸识别包括人脸入库、人脸查找、人脸1：N对比、人脸N:N对比，另外活体识别运用在安全登录功能。大家都熟知的支付宝使用face++ 的服务来实现人脸识别，在实际项目中使用了讯飞的人脸识别SDK进行二次封装来实现活体识别。主要实现了张嘴和摇头两个活体动作的识别。在实际运用中，有很多app为了高度保证用户使用的安全问题，除了常规的账号密码登录之外，相继实现了指纹登录，手势登录，第三方登陆（QQ、微信、支付宝）、刷脸登录，接下里我就和大家分享一下如何实现人脸识别的活体检测二：实现思路分析点击识别按钮，调用相机 CameraRules类，检测相机权限初始化页面，创建摄像页面，创建张嘴数据和摇头数据开启识别，脸部框识别脸部部位识别，脸部识别判断是否检测到人脸检测到人脸之后脸部部位识别，脸部识别判断是否检测到人脸 for(id key in keys){ id attr=[landmarkDic objectForKey:key]; if

1.4K1 0

点击加载更多

相关产品

人脸识别
腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。

相关资讯

热门标签