本项目是使用Paddle Lite 的C++实现的人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，并将编译好的动态库和静态库部署在Android应用上，在Android设备上实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，所以本应不会使用到C++开发，可以只使用笔者提供的JNI接口实现这些功能。在ai这个module是笔者在开发时使用到的，读者在使用这个项目时，完全可以删除掉，如果是看C++实现，也可以看这个module的源码。
Java是一门面向对象的编程语言，可以通过调用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中包含许多用于图像处理和分析的函数和模块。下面我们将学习如何使用Java和OpenCV来实现人脸检测和标记出来。
上一篇《Android CameraX NDK OpenCV(一）--实时灰度图预览》已经把Android下OpenCV的Ndk配置完成，并且实现了实时灰度图的显示，本篇来看看在Android下使用Dnn实时地进行人脸检测。Dnn的人脸检测在《实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测二（视频篇）》文章中已经实现过，不过那个是在Windows平台下的，检测的方式基本就是按那个来的，这次是我们把其的部分代码移植了过来。
完成 Android 相机预览功能以后，在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测，并将检测到的人脸用矩形框描绘出来。具体实现原理如下：
因工作需要手机端运用人脸识别打卡，本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技，本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术，免费的功能很多可以自行搭配，希望在你看完本章课程有所收获。
学过java的童鞋都知道，如果你要保证一个资源一个方法只允许互斥访问，那你可以使用synchronized关键字最简单了，它能保证，一段代码，一个方法或一个对象只能同时被一个线程使用，如果线程1在使用中的情况下，其他的线程2~N都会被阻塞，直到线程1执行完synchronized块结束释放该资源。 关于synchronized的用法不这是本文的重点，就不展开说了。 如果要实现同样的互斥功能，还有一个更好的办法，就是用ReentrantLock(重入锁),它是一种递归无阻塞的同步机制,关于它与synchronized相比的好处和差别，参考下面的两个blog,讲得很透彻:
本篇概览 检测照片中的人脸，用Java可以实现吗？ 当然可以，今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能，当您提交一张带有人脸的照片后，会看到下图效果，所有人脸都被识别到并被框选出来了： 📷 本篇以体验为主，不涉及具体的开发，后面还会有文章介绍完整的开发过程（包括源码） 风险提前告知 为了简化操作，接下来会用到docker，对应的镜像体积巨大，达到了恐怖的4.69G，建议您为自己的docker做好加速配置，可以减少下载等待时间； 由于opencv体积庞大，再加上javacv的依赖库也不小，这才导
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人检测别开始吧 OpenCV中常用的人脸检测是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸检测 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 检测功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到
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。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
人脸检测只是人脸识别系统中的一步，当然是非常重要的一步；反人脸检测(躲开人脸检测)也只是反人脸识别的一种手段，在特定场景下是奏效的，但“头部左右倾斜15度以上”的“伎俩”是达不到这效果的，为什么呢?是
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。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境，如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》
随着景区游客的持续增加，景区如何有效管理游客秩序和安全问题成为研究的热点。为此，景区引入了人脸检测技术，以了解游客人数，实现景区的限流管理。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等），并且可以和通用目标检测（识别）有一定的差别，这主要来源于人脸的特性（有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），下面将从人脸检测和通用目标检测两个方面来讲解目标检测。
在目标检测领域，可以划分为人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等），并且和通用目标检测（识别）会有一定的差别。这主要来源于人脸的特殊性（譬如有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），本文将主要从人脸检测方面来讲解目标检测。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十四篇，如标题所说，今天的功能是检测摄像头内的人是否带了口罩，把检测结果实时标注在预览窗口，如下图所示： 📷 整个处理流程如下，实现口罩检测的关键是将图片提交到百度AI开放平台，然后根据平台返回的结果在本地预览窗口标识出人脸位置，以及此人是否带了口罩： 📷 问题提前告知 依赖云平台处理业务的一个典型问题，就
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
无论你是最近开始探索OpenCV还是已经使用它很长一段时间，在任何一种情况下，您都一定遇到过“人脸检测”这个词。随着机器变得越来越智能，它们模仿人类行为的能力似乎也在增加，而人脸检测就是人工智能的进步之一。
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
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：
-《Java版人脸跟踪三部曲》系列是欣宸的又一原创，目标是通过理论加实战，与大家一同了解CamShift(连续自适应均值漂移)算法在Java领域的实际应用，整个系列由以下三篇文章组成：
上一期“计算机视觉战队”已经和大家分享了相关的人脸检测、识别和验证背景及现状的发展状况，今天我们继续说说人脸领域的一些相关技术以及新框架的人脸检测识别系统。
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。
项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸
开启和停止人脸检测都是直接调用Camera对象提供的接口即可，使用起来是非常简单的，需要注意的是两个接口需要在预览期间调用，即启动预览后才能开启人脸检测，停止预览前关闭人脸检测
人脸领域的技术一直是热门研究话题，随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟，各厂家集成能力的提升，人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。
在公共交通场所的监控系统中，人脸检测起着至关重要的作用。它被用来识别人脸，并检测未识别的人脸是否是真实的人脸。首先，在公共交通场所的监控设备中安装人脸检测设备，以监控不同场所的人流。然后，系统以视频方式对进入场所的每一位访客进行采集。当采集到访客的实时人脸数据之后，系统会使用深度学习算法进行人脸识别和检测。
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
昨日下午，小米科技联合创始人黄江吉在微博上宣布，小米人脸检测新算法在FDDB（基于深度卷积网络：Faster RCNN Bootstrapped by Hard Negative Mining）人脸检
5月20日，根据人脸检测评测平台FDDB公布的数据排名显示，来自中国的人工智能公司阅面科技（ReadSense）在众多的优秀竞争者中拔得头筹。 如图为FDDB官方发布的人脸检测技术报告准确率召回率曲线
人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。
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。
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。
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions)，人脸检测的应用每天都在增加。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战》。
https://github.com/watersink/mtcnn-linux-as
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108153075 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。
《OpenCV源码Android端编译，用时三天，我编了个寂寞。。。》文中介绍了编译OpenCV+Contrib模块的编译，虽然Andorid下编译始终没有获得libopencv_java4.so的库，不过在Windows下编译还是正常的，今天主要介绍人脸特征点的检测功能，就用到Contrib模块中的FaceMarkLBF。
https://mp.weixin.qq.com/s/RZy6i3Ger8Vhr4V_-ABWmA
每当到了假期的时候，全国各个热门景区、景点迎来了巨大的客流量，到处都是人山人海。这个时候景区工作人员那是又喜又忧的。你肯定会疑惑，人多还会忧？当然啦，人一多那么就会面临游客的安全问题，如果人流太多或者超过了景区的承受量，那么很容易就会发生踩踏事件，威胁到人们的安全。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一百年来，中国共产党团结带领中国人民，以“为有牺牲多壮志，敢教日月换新天”的大无畏气概，书写了中华民族几千年历史上最恢宏的史诗。这一百年来开辟的伟大道路、创造的伟大事业、取得的伟大成就，必将载入中华民族发展史册、人类文明发展史册！ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 今天给大家介绍一个人脸检测框架，尤其在低光情况下的检测。 论文： https://arxiv.org/pdf/2007.10963.pdf 1 简
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
