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Android人脸识别之识别人脸特征

本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。...data, int width, int height, int format, long timestamp) { //获取摄像头的帧数据,该数据为NV21格式 byte数组 //调用FT人脸追踪引擎的人脸特征查明方法...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop...AFR_FSDKFace result = new AFR_FSDKFace(); //人脸特征 //全部已经保存的人脸特征集合 List...在获得这个信息后,我们调用FR人脸识别引擎识别出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的人脸特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征

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人脸识别的原理——Haar 特征

OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法,它主要使用 Haar 级联的概念。...1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。...Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板,特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。...Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征,如图 1所示。...这些计算是重复的,因为遍历图 像时反复遍历了同一个像素点,而这会导致系统运行速度缓慢且效率低下,并且这对构建一个 实时的人脸识别系统来说是不可行的,因为卡顿会造成用户体验不好的情况。

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人脸识别系列一 | 特征脸法

然后人脸识别的时候需要判断一张图像是不是人脸,opencv可以使用Harr特征的分类器或者LBP特征的分类器,我们这里使用Harr特征人脸级联分类器,对应的xml格式的模型文件可以在opencv项目中找到...就调用特征脸法开始拟合数据,然后人脸识别并打印到摄像头窗口上即可。...安装下就好了,安装命令如下: pip3 install opencv-contrib-python 结果 给自己人脸打了马赛克。 ? 特征脸法原理 还记得我们前面讲的机器学习算法之PCA降维吗?...计算协方差矩阵的特征值和特征向量,每一个特征向量的维度与原始图像向量的维度是一致的,因此这些特征向量可以看成是一致的,因此这些特征向量就是所谓的特征脸。...因此,在求特征向量时,特征脸法在PCA的基础上进行修改,不去对协方差矩阵求特征向量。

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人脸检测的关键特征

今天跟大家继续说说人脸检测的一些事,我们是否考虑过人脸检测,到底哪些特征是比较关键性的??? ? 面部传达着非常丰富的信息,这对于完整的社会互动至关重要。...为了有效地提取这些信息,需要从复杂的视觉场景中很容易地检测到人脸。在这里,我们询问了哪些特征人脸检测的关键?...这些发现表明,人脸检测取决于特定的面部特征、眼睛和嘴巴。这种最小的信息导致过度泛化,产生虚假的人脸感知,但确保真实的面孔不会错过。 ?...通过将特征等级与人脸等级相关联,发现哪些特征需要作为面部刺激,哪些不是关键。...为了进一步检查眼睛和嘴巴是否确实对于面部检测是关键的,在第二实验中,我们去除眼睛或嘴巴,或者两个不与面部、耳朵或牙齿相关的特征,以及用于编辑的图像的测量的真实性得分。

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详解LBP特征与应用(人脸识别)

当时主要是介绍了一下局部二值模式的概念与其简单的尺度空间扩展,本文是上一篇文章基础上对局部二值模式的深化,涉及到局部二值模式的不变性介绍,包括光照不变性、尺度不变性与旋转不变性,只有具备了这些特性,局部二值模式得到特征数据才有可能用来做对象识别与检测...一:光照不变性 特征对整体光照具有特征不变性,对比度可以保持,LBP特征可以很好的应对整体光照干扰和局部微弱的干扰,但是当局部光线变化较大时LBP会严重失真。 ? 其中C表示对比度。...其本质是基于旋转不变性特征和降维,将LBP的直方图表示从256降到59个BIN即可表示。统一模式的58个LBP表示如下(其中R=1,圆形) ?...而在纹理匹配中,通过傅里叶变换到频域空间,可以得到旋转不变性特征,实现基于LBP的纹理匹配。 四:应用 OpenCV中已经实现了基于LBP特征人脸检测与识别,运行结果如下图所示: ?...OpenCV中使用LBP特征数据检测人脸比使用Haaris数据要快,原因在于LBP特征不会产生小数数据,避免了浮点数计算开销。

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判别特征学习方法用于人脸识别

为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。...以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。...然而,softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 本文提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。...通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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判别特征学习方法用于人脸识别

为了增强深度学习特征的判别力,提出一种新的监督信号,称为中心损失,用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心,并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...Softmax损失和中心损失的联合监督,可以训练一个鲁棒的CNNs去获得两个关键学习目标的深度特征,尽可能的使类间分散和类内紧凑,在人脸识别中是非常必要的。...以这种方式,标签预测(最后全连接层)像一个线性分类器,并且深度学习的特征很容易被分离。 但是对于人脸识别任务,深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。...然而,softmax损失只支持特征的分离,由此产生的特征是不够有效地人脸识别。 本文提出一个新的损失函数,称为中心损失,有效地增强了深度学习特征的判别力。...通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习,深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行,并证明了所提方法的有效性。

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人脸识别经典算法:特征脸方法(Eigenface)

特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征脸方法的步骤: 步骤一:获取包含M张人脸图像的集合S。...一旦我们找到了L矩阵的M个特征向量vl,那么协方差矩阵的特征向量ul就可以表示为: ? 这些特征向量如果还原成像素排列的话,其实还蛮像人脸的,所以称之为特征脸(如下图)。...步骤五:识别人脸。OK,终于到这步了,别绕晕啦,上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。首先考虑一张新的人脸,我们可以用特征脸对其进行标示: ?...其中k=1,2...M,对于第k个特征脸uk,上式可以计算其对应的权重,M个权重可以构成一个向量: ? perfect,这就是求得的特征脸对人脸的表示了! 那如何对人脸进行识别呢,看下式: ?...其中Ω代表要判别的人脸,Ωk代表训练集内的某个人脸,两者都是通过特征脸的权重来表示的。式子是对两者求欧式距离,当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的第k个脸是同一个人的。

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基于haar特征+adboost分类器的人脸检测算法----haar特征

haar特征 1 人脸识别方法 人脸检测由来已久 ,它属于计算机视觉范畴。...在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。...目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计。 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。...主要包括模板匹配、人脸特征、形状与边缘、纹理特性、颜色特征等方法。...基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间,根据相似度量来判断人脸是否存在。

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人脸神经辐射场的掩码编辑方法NeRFFaceEditing,不会三维建模也能编辑立体人脸

三维人脸编辑方法 NeRFFaceEditing 提供了新的解决方案,即使不会三维建模,也能自由编辑高真实感的立体人脸,建模元宇宙中的个性化数字肖像!...DeepFaceVideoEditing [7] 则将线稿编辑应用到人脸视频,能在时序上生成丰富的编辑效果。 但是,图像的解耦与编辑方法,很难直接应用至三维空间。...而几何特征与材质特征 (a) 通过可控制的材质模块(CAM)模块组合后,再从中采样特征输入材质解码器预测颜色。最后通过体渲染,得到某一视角下的人脸图像与对应的语义掩码。...而在给定一个不同的材质特征 (b) 的情况下,几何特征与材质特征 (b) 通过 CAM 模块和体渲染可以得到另一张几何不变而材质改变的人脸图像。...如下图所示: 图 5 材质相似约束训练策略 Part 3 效果展示与实验对比 使用 NeRFFaceEditing,可以借助二维的语义掩码对三维人脸空间进行几何编辑: 图 6 三维人脸几何编辑 除此之外

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人脸Haar特征与快速计算神器:积分图

借iPhoneX的东风,今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征:Haar特征,并讲解如何快速计算待检测图像对应的积分图。 ?...iPhoneX Haar特征 想象一下现在你手上有一张图像需要用来做人脸检测,在人脸检测时有一个子窗口在待检测的图片中不断地移动,计算出对应位置的特征。...将计算出的特征送到人脸分类器(本文主要讲解Haar特征及其计算,分类器的训练不涉及)中进行判断,通过筛选的区域则判断为人脸,反之则不是人脸。 那么,这个特征如何表示呢?...其实,Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形区域内所有像素值的和减去白色矩形区域内所有像素值的和,得到的值称为人脸特征值,如果Haar矩形放到非人脸区域,那么计算出的值和人脸特征值是不一样的。...随着矩形模板类别、大小和位置的变化,使得在检测的过程中会产生大量的特征值,如:在24*24像素大小的检测窗口内产生的矩形特征数量就超过10万个了。那么,如何可以快速计算出大量的Haar特征值呢?

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域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?

对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...域名哪里好?如何挑选域名供应商?

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