搜索
创作
提问
登录注册
展开

关键词

【人脸表情识别】情绪识别相关会议、比赛汇总（2018-2020）

前面专栏中，我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容，也了解了通过回归的方式来理解表情的方式——基于连续模型的人脸表情识别。 但随着研究的深入，人们发现通过上述的方式进行情绪识别的研究存在着一些弊病：（1）现实当中人脸会出现遮挡、头部姿态变换以及光照变换等更复杂的情况，而且人在自然条件下的表情也不会有在实验室条件下通过“摆拍” 在每一年的一些涉及到多媒体、人机交互等主题的会议中，都有一些非常前沿的情绪识别竞赛或者主题研讨会（workshop），它们重点关注的是当前情绪识别研究尚未解决的难点或者贴近实际生活的新颖点，了解这些信息可以掌握当前情绪识别研究的趋势 总结 本文分享了计算机视觉领域中围绕情绪识别主题的一些会议和相关竞赛，了解到当前国内外在情绪识别领域研究的热点。到这里，人脸表情识别专栏内容就已全部更新完毕。 人脸图像小组需要掌握与人脸相关的内容，学习的东西包括8大方向：人脸检测，人脸关键点检测，人脸识别，人脸属性分析，人脸美颜，人脸编辑与风格化，三维人脸重建。

68210

Android人脸识别，你也会做

概述 Android人脸识别APP事例，大家可以参考一下。注意这不是一下特别完整的项目，只有安卓端程序，缺少后台的程序。但大家也可以学习下吧。举一反三 功能 支持人脸识别、1:1比对、1:N比对。

74830
  • 广告
    关闭

    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

    Android人脸识别之识别人脸特征

    作者：junerver 链接：https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android 人脸识别之人脸注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中人脸注册的流程， 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。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别 这里在废话几句：FD与FT引擎功能大致相同，完成的都是从一个 NV21 格式的图片 byte 数组中检测识别出人脸的位置 Rect 与角度信息。 本文有可能是这次文章的最后一篇了，但我标题上写的是中，下一片文章可能会介绍下我在实际使用虹软人脸识别 SDK 中遇到的问题以及解决方法（目前还没投入到项目中使用）。

    1.9K30

    人脸识别

    1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像 ，4069人只有一幅图像。 图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

    1.5K90

    人脸识别

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ，其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在   minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

    96710

    华人女性AI科学家申省梅加盟安防新势力澎思，任职首席科学家，领导新加坡研究院

    Hackathon 国际机器人大会移动操作机器人挑战赛获得冠军； 2018年7月：获得CVPR智慧城市挑战赛“无监督交通异常检测”任务冠军； 2018年3月：行人再识别在四项公开数据集上成绩名列前茅； 2018年2月和2017年3月，参加美国国家技术标准局（NIST）主办的非受限条件下人脸识别竞赛IJB-A，获得了人脸验证（verification）与人脸辨认（identification）的双项冠军 ； 2017年7月，获得微软百万名人识别竞赛MS-Cele-1M人脸挑战赛第一名； 2017年9月，获得MEC2017人脸语音感情双模识别比赛亚军， Top 2 of the MEC2017 audio-visual 并在基于深度学习的人脸检测和识别、行人检测和跟踪、行人再识别、车牌识别、驾驶员安全驾驶监控、智能驾驶视觉定位、移动操作机器人等领域取得了世界顶级成果。 一方面突破人脸识别技术在安防领域落地遇到的问题，比如人脸模糊、背光、多种族等非约束场景下人脸识别性能下降等；另一方面利用图像增强技术，提升公司监控摄像头等硬件产品的表现，建立产品优势。

    23710

    拿下人脸识别“世界杯”冠军！松下-NUS 和美国东北大学实战分享

    MS-Celeb-1M 的目标是识别百万人脸，是计算机视觉内最大规模的分类问题，并且竞赛的输入是一张图片，输出是一个人名，十分贴近现实中人脸识别的应用场景，有助于开发现实中需要的人脸识别系统。 其中，百万名人识别是一个非常具有挑战性的比赛，参赛者需要在众多人脸图片里精准归类 100 万名人，是大规模人脸识别的一种应用。 在申省梅的带领下，我们在人工智能特别是人脸识别领域积累了多年的技术和大量的数据。 美国东北大学 SmileLab 实验室：首先，微软百万名人识别竞赛是基于目前可以公开获取的最大的人脸识别数据库 MS-Celeb-1M，拥有将近 10.1 万张人脸的训练数据，竞赛中包含的大规模人脸识别竞赛与小样本学习竞赛都是在实际应用中非常常见 美国东北大学 SmileLab 实验室：百万名人识别竞赛包含两个竞赛，一是大规模人脸识别，二是小样本学习，我们在小样本学习有限制类中取得了第一名，在大规模人脸识别竞赛无限制类中取得了第三名。

    667100

    基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

    1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ，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 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ? 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）。

    1K30

    face++人脸识别

    该系统主要分为： 1.数据库：500万张图片和2000个人，而且删除了LFW中特有的人，其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应：就是随着图片数量的增加不利于网络性能) ?

    72390

    What-人脸识别？

    说到指纹识别，用过它的都知道，只要在指定区域用手指一轻轻碰，就能解开锁屏。但是说到不常见的人脸识别，相信大家对此就很陌生了。不过没关系，现在就由小编帮你了解一下人脸识别。 但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。 人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据 )、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。

    1.3K60

    python人脸识别

    目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别 /trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别

    35320

    人脸识别demo

    我们知道当今最火的莫过于人工智能了，人工智能指在计算机科学的基础上，综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识，制造能模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

    9430

    OpenCV人脸识别之三：识别自己的脸

    本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理 》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载人脸检测器，加载人脸模型。 3、人脸检测 4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比，找出这是谁的脸。 5、如果人脸是自己的，显示自己的名字。 cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); //改变图像大小，使用双线性差值 //resize(gray, smallImg, smallImg.size

    87950

    国内首批AI专业毕业生创办的澎思科技，已完成Pre-A轮融资

    软件产品方面，澎思表示其软件系统包括动静态人脸识别、人像大数据研判分析平台、多维大数据实战应用平台和商业智能化管理平台等。 ? 澎思科技表示，目前客户覆盖国内20余个省市直辖市，在全国多地部署动态人脸识别点位。 2012年开始，马原先后在中科院自动化所“模式识别国家重点实验室”和“生物识别与安全技术研究中心”（CBSR）从事人脸识别研究。 年度巴塞罗那全球智慧城市博览会决赛奖。 2016年，马原承担的人脸识别研究项目被公安部列入该年度全国科技成果推广计划，这也成为公安行业第一个人脸识别全国科技成果推广项目。 企查查显示，2018年9月底，马原创办了澎思科技。

    25730

    刘强东搞了个“猪脸识别”比赛，中美两地同时启动（附比赛详细日程及赛题说明）

    由于金融业务是京东未来最大的发力点，因此，此次比赛主要瞄准金融业务，涉及四大选题： 登陆行为识别 店铺销量预测 信贷需求评估 猪脸识别 大赛将选手划分为两个组别，分别是商业组和算法组。 、美国计算机学会杰出科学家 郑宇 猪脸识别的导师——国际人工智能联合理事会主席、中国香港科技大学计算机科学及工程学系主任 杨强 此外，大赛的评委包括： 陈生强——京东金融CEO 侯晓天——天灏资本首席执行官 值得一提的是，本次JDD大赛中一道关于“猪脸识别”的赛题，真是别具一格，来看看这具体是一道怎样的别致赛题： 别具一格的赛题——猪脸识别 说到“猪脸识别”，还要从一个故事引入。 要分辩不同的人，有人脸识别；同理，要认清不同的猪，就整个猪脸识别呗！（猪也是这么想的） 那京东为什么花大力气来做这个赛题呢？它能得到什么好处？ 在JDD-2017 京东金融全球数据探索者大会上，国际人工智能联合会理事会主席、中国香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强对于“猪脸识别”是这么看的，“首先我们可以获取大量数据，而不用担心隐私问题，我们想猪可能不太关心隐私

    65990

    Android 人脸识别之人脸注册

    该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测，使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。 鉴于本文实质是我理解人脸识别这一需求的一个思维过程，所谓文章整体会比较墨迹，干货部分我会加黑处理，大家可以选择性阅读。 人脸识别 （FR引擎） 当检测出人脸时，对人脸进行识别，如果人脸特征集合中存在该人脸信息，读取出该人脸信息及人员信息。 第三步： 经过上述的两部，我们已经成功的从图片中识别到了人脸，并且将该人脸在图片中的位置获取到了，接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (! ，并且将人脸特征信息保存到本地，这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

    2.2K30

    人脸识别出现很大问题

    image.png 1.检测人脸请求 {"ImageWidth":540,"ImageHeight":960,"FaceInfos":[{"X":109,"Y":289,"Width":335,"Height Nose":99,"Cheek":99,"Mouth":99,"Chin":99}}}],"RequestId":"8232377f-2d71-4133-bccb-519275d93b1b"} 返回了正确的人脸的描述信息说明这段 base64码被成功解析 2.人脸验证请求 {"Score":100.0,"IsMatch":true,"RequestId":"7741b229-df5a-4d83-9661-e65758c369b0 "} 用我的照片去比对人脸库中的一个女生和一个40岁的大叔都能判断为同一个人 3.创建人脸请求 {"SucFaceNum":0,"SucFaceIds":[],"RetCode":[-1102],"RequestId ":"34c3d67e-d1a6-488e-94e3-9aea015e2b6b"} 文档中说-1102是base64解析错误,但是1请求都已经通过并返回人脸的正确位置

    28640

    AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny 的人脸识别应用

    基于TencentOS Tiny开发板开发的一款人脸识别应用； 硬件部分由以下模块组成： 开发板采用TencentOS Tiny官方的RT1062开发板。 人脸识别检测人脸。 LCD显示屏输出检测结果。 如上图所示，硬件部分由TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，OV5640摄像头，LCD显示屏等组成；其中： TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，负责完成所有模块通信和人脸识别功能逻辑的实现 LCD显示屏，负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 OV5640摄像头，负责完成人脸数据的采集。 软件框架 image.png 如上图所示，该软件架构主要采用上图所示的几个部分完成，其中： LCD：负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 Camera：负责完成人脸数据的采集。

    39940

    NodeJS人脸识别(3)

    获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作，http请求我们也已经进行封装，下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的人脸识别功能了。 本篇文章就不一一测试所有接口，会着重挑几个接口来自己封装代码调取API获取数据。首先我们一样先调取人脸检测接口试试水： 人脸检测接口： 我们先来看看文档对该接口的介绍： ? 3.实现人脸识别功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法，而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。 总结： 其实人工智能基于前人的基础进行使用是很简单的。 吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API，其实难度系数都不高，因为最难的人脸识别真正实现的逻辑操作现有的API已经实现，我们无需去关心人脸识别它如何进行识别，而只需调用API就可以进行识别。 人脸识别系列文章到本篇就结束了，有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。

    76360
    点击加载更多

    相关产品

    • 人脸识别

      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

    更多标签

    云+社区

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2022 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有 京公网安备 11010802017518 粤B2-20090059-1

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券