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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(...width_old = 0 height_old = 0 index = 0 for r in objects: # 寻找最大的face...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）。

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人脸识别（基于ArcFace）

上面是根据图片检测出其中的人脸、每个人脸的年龄还有性别，非常强大第一步：登录https://ai.arcsoft.com.cn/，注册开发者账号，身份认证，注册应用，得到APPID和SDKKEY 第二步...Step3：调用FaceEngine的detectFaces方法进行图像数据或预览数据的人脸检测，若检测成功，则可得到一个人脸列表。...（初始化时combineMask需要ASF_FACE_DETECT） Step4：调用FaceEngine的extractFaceFeature方法可对图像中指定的人脸进行特征提取。...（初始化时combineMask需要ASF_FACE_RECOGNITION） Step5：调用FaceEngine的compareFaceFeature方法可对传入的两个人脸特征进行比对，获取相似度...faceInfo.getRect().width(); final int faceHeight = faceInfo.getRect().height(); makeFace(); } 我这里只做了识别人脸

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基于opencv人脸识别

std; //cv库，哈尔检测人脸使用的配置文件 string haar_face_datapath = "E:/opencv/install/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml...开始、读训练数据、计算平均脸、计算协方差矩阵、计算特征值、特征矩阵、 PAC降维、子空间模型、检测生成CSV文件生成自己的xml 训练识别识别率结果分析四、结果结果1.方差均值作用...侧脸影响 12.暗光条件下，找不到人脸，识别率也降低结果4.Fisher算法由fisher发现，于是命名FisherFace 基于LDA降维，求两个对象之间的内差和外差，得到离散矩阵，...求特征值特征向量 FishFace识别在光照上有所进步，光的明暗影响不是很大 4.识别率问题，因为这里光亮作为主要因素，光亮无法做到细微控制，这里不做详细比较 5.人脸上半部分处在黑暗环境...，与EigenFace比较，差不多同一张图片，这张图能识别出来结果5.LBPH算法此算法和前两种的比较，主要是在光照和侧脸角度上有所加强，这里不再多做比较。

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基于LBPH的人脸识别

背景 opencv 2.4 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能.从OpenCV2.4开始，加入了新的类 FaceRecognizer，该类用于人脸识别...，比如说我们认为中心部分分区的权重大于边缘部分分区的权重，意思就是说中心部分在进行图片匹配识别时的意义更为重大。...而spatial_histogram函数把最后的分区直方图结果reshape成一行，这样做能方便识别时的相似度计算。...query， 19~25行的for循环分别比较query和人脸库直方图数组_histograms中每一个直方图的相似度（比较方法正是CV_COMP_CHISQR），并把相似度最小的作为最终结果，该部分也可以看成创建...LBPH类时threshold的作用，即相似度都不小于threshold阈值则识别失败。

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人脸识别精度提升 | 基于Transformer的人脸识别（附源码）

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟，不管在什么领域都有特别成熟的应用，比如：无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。...但是，大多数应用都是基于大量数据的基础，成本还是非常昂贵。所以人脸识别的精度还是需要进一步提升，那就要继续优化更好的人脸识别框架。...二、简要最近，人们不仅对Transformer的NLP，而且对计算机视觉也越来越感兴趣。我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别，以及它是否比cnns更好。...因此，有研究者研究了Transformer模型在人脸识别中的性能。考虑到原始Transformer可能忽略inter-patch信息，研究者修改了patch生成过程，使相互重叠的滑动块成为标识。...（1）不同层次的注意矩阵的可视化。（2）是指基于头部和网络深度的参与区域的注意距离。随着遮挡面积的增加，人脸Transformer模型和ResNet100的识别性能得到了提高。

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基于python的OpenCV人脸识别模型

import numpy as npimport cv2# 人脸识别分类器faceCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml...')# 识别眼睛的分类器eyeCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_eye.xml')# 开启摄像头cap = cv2.VideoCapture(0...)ok = Truewhile ok: # 读取摄像头中的图像，ok为是否读取成功的判断参数 ok, img = cap.read() # 转换成灰度图像 gray = cv2....cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 人脸检测 faces = faceCascade.detectMultiScale( gray,...scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(32, 32) ) # 在检测人脸的基础上检测眼睛 for (x, y,

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【人脸表情识别】基于回归模型的人脸表情识别方法

前面几篇专栏中，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，这两个领域采用解决分类问题的方法来对表情进行识别。...作者&编辑 | Menpinland 1 基本概念在之前人脸表情识别专栏的文章中，我们围绕着基于不同数据类型（图片/视频）的人脸表情识别进行讨论和分析。...前面提到的人脸表情识别研究，数据的表情标签被定义为若干类基本的表情，基于图片/视频的人脸表情识别方法也都是围绕“表情分类”来开展相关的工作。...具体实现方法可参考前面专栏中基于图片/视频的人脸表情识别方法，其中的一些方法只需要将输出从分类概率转换为连续值，更换回归任务的损失函数即可同样适用到基于连续模型的人脸表情识别之中。...总结本文首先介绍了基于连续模型的人脸表情识别的相关概念，然后了解了目前基于连续模型的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及实现方法。

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基于insightface实现的人脸识别和人脸注册

本教程的人脸识别是使用的是insightface库进行开发的，该库使用的框架为mxnet。安装环境安装mxnet，支持1.3~1.6版本，安装命令如下。...pip install flask flask-cors PyYAML scikit-learn opencv-python人脸识别和人脸注册为了方便参数的修改，使用yaml格式进行配置参数，yaml格式文件加载如下...，使用insightface.app.FaceAnalysis()可以获取模型对象，这里包含了三个模型，首先是人脸检测模型，然后是人脸特征提取模型，和最后的性别年龄识别模型。...load_faces()函数是加载人脸库中的人脸，用于之后的人脸识别对比。...其中使用人脸识别的就是通过欧氏距离来对比人脸库中的人脸特征，默认如何它们的欧氏距离小于1.24，我们就可以认为他们是同一个人。

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基于PaddlePaddle实现的快速人脸识别模型

前言本项目参考了ArcFace的损失函数，同时参考了PP-OCRv2模型结构，意在开发一个模型较小，但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目，该项目训练数据使用emore数据集，一共有85742...在执行预测之前，先要在face_db目录下存放人脸图片，每张图片只包含一个人脸，并以该人脸的名称命名，这建立一个人脸库。之后的识别都会跟这些图片对比，找出匹配成功的人脸。。...这里使用的人脸检测是MTCNN模型，这个模型具有速度快，模型小的特点，源码地址：PaddlePaddle-MTCNN 如果是通过图片路径预测的，请执行下面命令。...python infer.py --image_path=temp/test.jpg 日志输出如下：人脸检测时间：45ms 人脸识别时间：6ms 人脸对比结果： [('杨幂', 0.61594474)..., 1], [269, 67, 327, 121, 1]] 识别的人脸名称： ['杨幂', '迪丽热巴'] 总识别时间：53ms 如果是通过相机预测的，请执行下面命令。

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【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别不得不读的论文

上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。...类似地，Kim等人[2]用3、5帧的人脸图像实现基于视频序列的表情识别和微表情识别任务。用这类方法的最大优点就是不需要用到序列的全部数据，训练更简单，推理所需要的参数也更少。...对各种人脸表情变化模式鲁棒的LSTM 在之前专栏讨论基于图片的人脸表情识别时，我们了解到人的身份、姿态、光照等模式的变化会对识别效果造成较大的影响。在基于视频的人脸表情识别中，这种情况同样存在。...含注意力机制的基于视频人脸表情识别前面提到，如果能够提前获得人脸序列的表情峰值帧，将有利于提升基于视频的人脸表情识别的准确率，但实现这样的算法并不容易。...利用背景信息辅助表情识别在基于视频的人脸表情识别中，研究者往往会将研究的重点放在如何捕获脸部的动态变化上。

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基于Pytorch实现的快速人脸识别模型

前言本项目参考了ArcFace的损失函数结合MobileNet，意在开发一个模型较小，但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目，该项目训练数据使用emore数据集，一共有85742个人，共5822653...在执行预测之前，先要在face_db目录下存放人脸图片，每张图片只包含一个人脸，并以该人脸的名称命名，这建立一个人脸库。之后的识别都会跟这些图片对比，找出匹配成功的人脸。。...这里使用的人脸检测是MTCNN模型，这个模型具有速度快，模型小的特点，源码地址：Pytorch-MTCNN 如果是通过图片路径预测的，请执行下面命令。...python infer.py --image_path=temp/test.jpg 日志输出如下：人脸检测时间：38ms 人脸识别时间：11ms 人脸对比结果： [('迪丽热巴', 0.7030987..., 1], [156, 80, 215, 134, 1]] 识别的人脸名称： ['迪丽热巴', '杨幂'] 总识别时间：82ms 如果是通过相机预测的，请执行下面命令。

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基于MATLAB的人脸识别算法的研究

基于MATLAB的人脸识别算法的研究作者：lee神现如今机器视觉越来越盛行，从智能交通系统的车辆识别，车牌识别到交通标牌的识别；从智能手机的人脸识别的性别识别；如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边...今天我们将从MATLAB的图像识别说起，后边将陆续讲解车牌识别，交通标牌识别等，并努力将它移植到FPGA里边做到高速实时处理。 MATLAB人脸识别的处理过程： 1. % 读入图像 2....%颜色空间的转换 4. %像素值概率的计算 5. %图像的腐蚀 6. %图像的膨胀 7. %根据填充率，去除手脚等非人脸部分 8. %根据面积比去除一些较小的非人脸部分 9....%根据肤色区域的长宽比出去一些非人脸部分 10....经过7，8，9，10步骤人脸识别成功 ? 此代码经过大量实验基本可以实现人脸识别。还需进一步完善。

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基于Dlib的人脸检测与识别

win.set_image(img) #特征提取器的实例化 dets=detector(img, 1) print("人脸数：",len(dets)) for k, d in enumerate(dets...): print("第",k+1,"个人脸d的坐标：", "left:",d.left(), "right:",d.right(),..."bottom:",d.bottom()) width=d.right()-d.left() heigth=d.bottom()-d.top() print('人脸面积为...，然后销毁窗口 cv2.imshow('result',img) cv2.waitKey(0) 人脸数：1 第 1 个人脸d的坐标：left: 201 right: 356 top: 184...bottom: 339 人脸面积为：24025 算法：基于Dlib的人脸检测与识别是通过多级级联的回归树进行关键点的回归。

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基于LDA KNN的人脸识别详解

人脸识别（LDA+KNN方法）： dataTrain=creatData(TrainDatabasePath); dataTest=creatData(TestDatabasePath); trainLabel...Sb Sw均为40*40的矩阵。提取（Sw\sb表示Sb/Sw）矩阵的前9个（k-1）特征值eigs?...同样，平行的，我们得到了test_lda。...【t保存着每个test文件从小到大的距离；idx保存最匹配的前三张图片索引标号D保存着test中图片与idx对应图片的距离】然后返回knnRecognition。...classIdx保存着这三张图片所对应的类别（class）,通过train_label找到所对应的类别保存到classIdx。

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基于 opencv 的人脸识别系统

本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。...实验选用的是 Z301P芯片的 USB 摄像头，其驱动程序是 Linux 下常用的通用驱动 spca5xx。...Linux 系统为视频捕获提供的统一的程序设计接口是 V4L（Video4Linux），通过调用 V4L 函数来实现视频采集功能。...在处理和搜索到候选方形区域后，接着对这些候选区域进行合并，最后返回一系列足够大的合并后的平均方形区域。（四）人脸识别特征提取是人脸识别的关键问题之一。...：将待识别人脸投影到之前训练好的特征子空间； step6：计算待识别人脸与训练库中每张人脸的距离； step7：根据最小距离计算相似度并判断是否是样本库中的人，结束。

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基于opencv+python的人脸识别

今天下午对人脸识别的系列视频进行了一部分学习，到现在已经可以进行通过电脑滋生的摄像头进行人脸识别代码如下： # -*-coding=utf-8-*- # 时间:2021/4/6;17:33...): break cv.destroyAllWindows() cap.release() 其中face_detector=cv.CascadeClassifier(‘’)其中的是我自己下载的...opencv安装包中的人脸识别默认方法其中有很多的方法比如在学习过程中发现代码中的后两个import是没有用的所以我就自行的删了代码在运行过程中还是可以的，能在光充足的情况下是可以大致识别人脸的所在方位...但是到现在为止还是不能对摄像头的视频进行连续的识别还要持续的进行输入才能转换下一帧有待进一步学习

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基于Python的人脸识别考勤监控

基于Python的人脸识别考勤监控 python GUI集成考勤系统，使用人脸识别进行考勤。在这个python项目中，我制作了一个考勤系统，该系统使用人脸识别技术进行考勤。...该项目的GUI也是使用tkinter在python上制作的。...使用的技术： 1） tkinter用于整个GUI 2）用于拍摄图像和人脸识别的OpenCV（cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create（）） 3） CSV、Numpy、Pandas...2）新人员注册的密码保护。 3）为注册学生的死亡创建/更新CSV文件。 4）每天为考勤创建一个新的CSV文件，并用正确的日期和时间标记考勤。...5）在主屏幕上以表格格式显示当天的实时考勤更新，包括Id、名称、日期和时间。

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基于tensorflow的人脸识别技术(facenet)的测试

人脸识别的应用非常广泛，而且进展特别快。如LFW的评测结果上已经都有快接近99.9%的。...而深度学习的框架可以使用现有的成熟模型，如tensorflow slim中的每一种模型。而最后一个Triplet Loss则是采用了三元组的损失函数。...即在尽可能多的三元组中，使得anchor和pos正例的距离，小于anchor和neg负例的距离。其学习优化如下图所示： ?...测试：(代码见：https://github.com/davidsandberg/facenet) 由于facenet无需限制人脸对齐，但是代码中提供了MTCNN的对齐，而且在LFW评分中也发现经过对齐的分数能够提高一个档次...利用提供的代码，在LFW上进行EVAL，发现其精度高达99.2% ? 当然，还有更高的。 ? 另外，程序中还提供了进行两张图片距离的比较的代码，进行调试，结果如下： ?

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人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

人脸检测及对应属性的识别是现在比较流行的一个技术之一。今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说该技术的一些详细细节。随着社会的发展，快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。...基于形状特征和深度神经网络的现实人脸性别分类，先对人脸进行对齐操作，用深度网络的方法进行分类，在LFW数据库的非正向人脸样本部分做实验，识别率可达到89.3%。...性别识别性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来，人脸性别因为实际场景的需求，如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。...性别识别是一个复杂的大规模二分类问题，分类器将数据录入并划分男女性别。目前性别识别方法主要有：基于特征脸的性别识别算法（等传统方法）及基于深度学习方法。...基于特征脸的性别识别算法基于特征脸的性别识别算法主要是使用PCA。在计算过程中通过消除数据中的相关性，将高维图像降低到低维空间，而训练集中的样本则被映射成低维空间中的一点。

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【人脸表情识别】基于图片的人脸表情识别，基本概念和数据集

按照数据格式划分，可分为基于图片的人脸表情识别以及基于（音）视频的人脸表情识别；按照表情定义类型的不同，可划分为基于离散标签的人脸表情识别，基于连续模型的人脸表情识别以及基于人脸活动单元系统（Facial...基于离散标签的人脸表情识别就是将表情定义为六种基本的情绪：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气（通常七类多个中立，八类多个轻蔑），用分类的方法完成识别的任务，这也是目前大部分人脸表情识别研究；基于连续模型的人脸表情识别...3 基于图片的人脸表情数据集在介绍相关算法之前，我们首先去了解在基于图片的人脸表情识别使用得比较频繁的几个数据集： 1.The Japanese Female Facial Expression (JAFFE...总结本文首先介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状，然后了解了目前基于图片的人脸表情识别领域最常用的几个数据集。...后面的1-2篇专栏将会围绕近几年基于图片的人脸表情识别论文介绍相关的预处理以及识别的方法。有三AI秋季划-人脸图像组 ?

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