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    详解android 人脸检测你一定会遇到的坑

    笔者今年做了一个和人脸有关的android产品,主要是获取摄像头返回的预览数据流,判断该数据流是否包含了人脸,有人脸时显示摄像头预览框,无人脸时摄像头预览框隐藏,看上去这个功能并不复杂,其实在开发过程中,遇到的问题也不多,全部都处理了,在正式推出前,这个产品在公司内部也测试了几个月,也没发现bug,但最近实施人员,在客户公司做实施时,反馈回来各种问题,这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关,因为测试环境有限,笔者无法对各种型号,各个厂家的硬件进行测试,这篇文章主要是记录,摄像头给我们带来的一些坑,分享给涉及到人脸开发的朋友,让大家少走弯路。

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    OpenCV中支持的人脸检测方法整理与汇总

    自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后,级联分类器就在OpenCV中落地生根了,一段时间,特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配,虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能,但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车,我自己曾经移植到Android上面玩过,日常就是两个字“翻车”,很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点,还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了,那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜,而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型,与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。

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    人脸检测发展:从VJ到深度学习(上)

    本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界!自拍,我们要艺术美颜;出门,我么要靓丽美妆。上班,我们要刷脸签到;回家,我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙,当考勤机认出你的脸对你表示欢迎,你知道是什么

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    长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上)

    本文分上下两篇,上篇主要介绍人脸检测的基本流程,以及传统的VJ人脸检测器及其改进,下篇介绍基于深度网络的检测器,以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅,文中略去了对具体参考文献等的引用,读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者,文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释,同时力求严谨,以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免,有不当的地方还请各位读者多多包涵,并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快! 这是

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    我为什么要写《OpenCV Android 开发实战》这本书

    2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》,这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了,在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来,同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头,因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景,读者在学完之后很难直接上手开始做项目,所以把第二本书定位为工程实战书籍类型,可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架,有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架,Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下,解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发,图像与视频分析处理,文本处理等Androd开发者经常遇到问题,考虑这些真实需求,本着从易到难的原则,列出了提纲,得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持,于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。

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    AI技术 | 过年黑夜中也可以准确检测识别(附论文下载)

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性,因为照片数量有限,而且不可避免地会有噪声,而这些噪声往往在空间上分布不均匀,使得这项任务更加困难。 长按扫描二维码关注我们一、简要在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性,因为照片数量有限,而且不可避免地会有噪声,而这些噪声往往在空间上分布不均匀,使得这项任务更加困难。一个自然的解决方案是借用多重曝光的想法,即在具有挑战性的条件下捕捉多个镜头以获得良好曝光的图像。然而,对单一图像进行高质量的多重曝光的实现/近似是很重要的。

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