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人脸图像识别（python人脸识别技术）

python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...#import sys #python内置库 import cv2 #计算机视觉领域 import face_recognition #人脸识别库，如果读取图片的话，会是图像矩阵 #就是每个图片的rgb...face_location = face_locations[i] top,right,bottom,left = face_location #画框 图像...FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,(255,0,0,2)) face_image_rgb = cv2.cvtColor(face_image,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 展示图像...当然对于视频动态图像也是可以的，我们python中也有调用摄像头的模块，以及也有可以将手机的摄像头将摄像头转换地址的，我们可以在代码中加入进来，调用摄像头并控制拍照片，这样就可以和这个结合起来，实现动态人脸识别

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C++ OpenCV人脸图像提取

前言 《C++ OpenCV Contrib模块LBF人脸特征点检测》文章中已经介绍了人脸特征点的检测，本篇文章是在原代码的基础上实现人脸的提取。 ? 实现效果 ?...从上图上可以看到，左边蓝色方框里面是截取的人脸图像，然后在人脸图像的基础上针对特征点选定区域，最后生成右边圆框中的人脸图像。...# 实现方式 1 使用DNN检测到人脸并截取人脸部分区域 2 在截取的人脸区域中检测人脸68个特征点 3 针对68个特征点实现凸包检测形成图像掩膜 4 根据掩膜提取图像的人脸信息 关于人脸68个特征点...上图中介绍了人脸特征点的几个关键位置： 位置 点的范围 左侧下巴轮廓 0-7 下巴 8 右侧下巴轮廓 9-16 左侧眉毛 17-21 右侧眉毛 22-26 鼻梁区域 27-30 ‍ 鼻底区域 31-35...结语 源码下一篇会再提交上去，现在的源码在处理人脸的Delaunay三角形的 提取，正好遇到了问题。等下篇的时候一起说一下。 完

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NVIDIA 论文：用 GAN 生成高清图像 | ICLR 2018

这既加快了训练速度，又能增加训练的稳定性，从而使我们能够制作出前所未有的质量的图像，例如用 1024x1024 像素的 CelebA 图像（AI研习社注：CelebA 是中国香港中文大学发布的 20 多万的名人人脸数据库...我们还提出了一种增加生成图像变化的简单方法，并且在无监督的 CIFAR10 中实现了创记录的 8.80 的初始分数。...最后，我们提出了一个新的衡量 GAN 结果的指标，无论是在图像质量和变化方面。 作为额外的贡献，我们构建了更高质量的 CelebA 数据集。...，但生成的结果往往是模糊的；GAN 可以生成清晰的图像，但在分辨率上只能有小范围的变化，而且质量一直不稳定；混合方法可以结合上述三种方法的优势，但在图像质量上仍落后于 GAN。...由于生成高分辨率图像之所以困难是因为这一过程中会极大放大梯度问题，而且由于内存的限制，大图片还要分割成若干块分别计算，从而影响了训练的稳定性。

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人脸技术：不清楚人照片修复成高质量高清晰图像框架（附源代码下载）

由于人脸图像包含丰富的上下文信息，研究者提出了一种方法，RestoreFormer，它探索了对上下文信息建模的全空间注意力，并超越了使用本地运算符的现有工作。...01 概述 Blind face恢复是从未知退化中恢复高质量的人脸图像。...由于人脸图像包含丰富的上下文信息，研究者提出了一种方法，RestoreFormer，它探索了对上下文信息建模的全空间注意力，并超越了使用本地运算符的现有工作。...ABOUT 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。...VS Code支持配置远程同步了 改进的阴影抑制用于光照鲁棒的人脸识别 基于文本驱动用于创建和编辑图像（附源代码） 基于分层自监督学习将视觉Transformer扩展到千兆像素图像 霸榜第一框架：

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DeepFaceDrawing: 使用草图生成人脸图像

来源：DeepHub IMBA本文约1300字，建议阅读8分钟本文为你介绍使用人脸或者草图来制作人脸照片的想法。 在本文中，介绍了使用人脸设计或草图来制作人脸照片的想法。...（架构和思想） 数据集： 使用 CelebAMask-HQ 数据集的人脸图像创建了一个新的数据集，并用于训练（Train）和测试模型。...该数据库包括 17,000 对真实图像及其设计，其中男性图像 6,247 对，女性图像 11,456 对。但是，这个数据集不是很大，需要新的数据来改进算法。...在第一阶段，这些图像进入第一个子网或CE，分别学习与每个人脸分量相关的每个编码器，在第二阶段，每个人脸分量根据相似度在其特定的类中使用K近邻算法，并被放置到图中。...样例如下： 其他特征： 在该模型中，可以改变对人脸每个特征的注意量和准确性，可以调整每个特征的拟真程度，例如鼻子比较像而嘴不太像。

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MDFR ：基于人脸图像复原和人脸转正联合模型的人脸识别方法

为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。...实验表示，训练完成之后的MDFR可以通过一个单一化的网络，一次性地从多重低质量因素影响的侧面人脸图像中恢复其高清的正面人脸图像，并有效的提高人脸算法的识别率。...为了解决这些问题，已经有很多方法使用分阶段模型来分别处理相应的低质量因子影响的人脸图像，即首先将低质量人脸恢复成高质量的人脸图像，随后进行人脸转正并用于人脸识别。...FRN网络的作用是将低质量人脸图像重建为高质量人脸图像，而FFN网络将FRN生成的侧脸图像进行转正。...基于3D形变模型(3D Morphable Model, 3DMM)，二维人脸图像对应的三维顶点可以通过人脸正交基线性加权相加而得到： 通过尺度正交映射将三维人脸顶点映射到二维图像平面，二维侧脸人脸图像可以表示为

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python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....detectMultiScale函数：检测人脸算法，其参数如下： image：要检测的输入图像 scaleFactor：表示每次图像尺寸减小的比例 minNeighbors：表示每一个目标至少要被检测到多少次才算是真的人脸...，因为周围的像素和不同的窗口大小都可能检测成人脸 minSize：表示目标的最小尺寸 maxSize：表示目标的最小尺寸 Haar-like矩形特征：是用于物体检测的数字图像特征。...图像单人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是LBP...图像多人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 转成灰度图像 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY

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python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....detectMultiScale函数：检测人脸算法，其参数如下： image：要检测的输入图像 scaleFactor：表示每次图像尺寸减小的比例 minNeighbors：表示每一个目标至少要被检测到多少次才算是真的人脸...，因为周围的像素和不同的窗口大小都可能检测成人脸 minSize：表示目标的最小尺寸 maxSize：表示目标的最小尺寸 Haar-like矩形特征：是用于物体检测的数字图像特征。...图像单人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是LBP...图像多人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 转成灰度图像 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY

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人脸专集5 | 最新的图像质量评价

在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。...1 今天内容的简要 今天，“计算机视觉战队”主要和大家分享图像修复的质量评估。该技术主要是一种用于图像修复的图像质量评价(IQA)方法，旨在从多个结果中选择最佳的图像质量评价方法。...由于评估修复图像的质量与评估其他劣化图像是一项非常不同的任务，该方法设计了新的图像特征，专门用于评估修复的图像。此外还表明，利用两两学习特征，可以自动生成训练数据，并利用这些数据提高估计精度。...添加一些失真，如像素值的比例变化或应用低通滤波器，对原始图像往往发生修复的结果。这种失真图像和原始图像的几个级别产生训练数据，假设增加失真会减少偏好。 ? 当然，原始图像比畸变图像具有更好的质量。...为了显示其他现有方法失败的原因，在上图中的左上方和底部图像上覆盖了一个显著图。a-c与上上上图有关；原始图像和修复图像。上层图像显示，两幅图像之间没有显著性差异。

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21k star 开源项目，让模糊图像秒变高清！

或者是从网上下载的需要使用的图片，找不到更高清的版本导致使用效果不好。 之前了不起分享过基于 Real-ESRGAN 算法修复模糊图片的工具，不过用起来还是比较麻烦且稍显简陋。...项目介绍 Upscayl 是一款强大的图像处理工具，利用先进的 AI 算法，能够在 Windows、Mac 和 Linux 三个平台上进行低分辨率图像的高效放大和增强。...不论是摄影作品、电影截图，抑或是珍贵的家庭照片，Upscayl 都展现出卓越的高清化效果。其简单易用的界面设计使得操作变得轻松愉悦，简直是一个开箱即用的利器。...我们下载 dmg 镜像文件安装之后，打开工具，可以看到如下界面： 界面非常简洁，左侧的选项很清晰，按照步骤一步一步做就可以实现将模糊图片变高清。...总结 upscayl 的最大优点在于使用简单方便，让不懂技术的小白也能轻松的使用到各种图像处理算法带来的神奇体验。感兴趣的朋友们赶快去试试吧。

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精选论文 | 人脸图像合成【附打包下载】

人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。...1 推荐理由：本文提出了PGGAN模型，并首次成功合成了视觉效果极为逼真的超高分辨率人脸图像。PGGAN的核心思想在于逐级生成图像，在训练过程中合成图像分辨率不断提高。...此外，本文提出了一个大规模的高清人脸数据库（CelebA-HQ），有效地解决了高清生成中的数据问题。...推荐理由来自：曹杰 2 推荐理由：本文提出了pix2pixHD，是对pix2pix进行改进从而支持生成高清的街景图像和人脸图像，最高分辨率可达2048*1024。...推荐理由来自：曹杰 3 推荐理由：本文提出了一种可生成不同风格高清图像的生成式对抗网络，StyleGAN。

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GAN对人脸图像算法产生了哪些影响？

人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。...遮挡人脸恢复与姿态仿真 人脸识别算法发展了很久也已经在工业界大规模应用，但是它的难题仍然是很明显的，遮挡就是其中一个大问题，GAN可以被应用于遮挡人脸的恢复。...另一方面，姿态对人脸识别等算法的影响非常大，也会造成上述的遮挡问题，将GAN用于姿态仿真，比如正脸化，将非常有助于人脸识别等模型的性能提升。...年龄与表情仿真 跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。...如何进行实战深造 上面简略地介绍了GAN在人脸图像领域中的主要应用，还有一些通用的属性编辑内容没有讲述。上述的每一个方向细细深究都会有非常多的内容，值得想在人脸算法领域有所建树的同学跟进。

1.1K10

基于全局与局部感知网络的超高清图像去雾方法

然而，伴随着移动设备和边缘设备对分辨率为4k图像处理方法的需求的不断增长，现存的图像去雾的方法很少能高效地处理一张带雾的超高清图像[1]。...2）全局特征和局部特征相辅相成，协同产生一张高质量的超高清去雾图像。 本文算法有能力在单个24 GB RAM的RTX 3090上以110 f/s的速度处理一张4k分辨率的图像，并实现最佳性能。...所有的图像下采样和上采样的方式都使用了双线性插值。 1.2 局部信息提取 为了进一步增强模型生成一张清晰的超高清去雾图像的能力，该模型引入了图像的局部信息提取网络。...除了4k分辨率图像，在其他公共数据库下载的几个低分辨率带雾图像上评估了超高清去雾算法与其他的对比方法。去雾结果如图6所示。可以看出，除本文之外的所有型号都存在颜色失真。...空间MLP混合器可以帮助模型从超高清分辨率的（4k）图像中恢复颜色特征。使用局部特征分支来恢复高质量的细节特征，为图像去雾提供丰富的纹理信息。

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单张图像重建3D人手、人脸和人体

目前大多数的工作主要在2D上对人体姿态，人手关键点以及人脸进行研究，由于真实的场景是以3D为基础的，并且缺乏3D模型和丰富的3D数据，因此捕捉人体，人手和人脸的3D表面异常困难。...3.2 人体结构推理 有很多方法可以从图像或RGB-D估计3D人脸，也有很多方法可以从这些数据估计手部。...身体，人脸和人手的形态参数为 。...将SMPL-X拟合到图像作为一个优化问题，寻求目标函数的最小值： 其中 , 和 分别为身体，人脸和双手的姿态向量， 是可优化的位姿参数的完整集合。...实验结论 在这项工作中，本文提出了SMPL-X模型联合捕捉身体，人脸和手。此外，本文还提出了SMPLify-X方法，通过SMPL-X拟合到单个RGB图像和2D关键点的方法。

2K20

Python使用Opencv进行图像人脸、眼睛识别实例演示

什么是人脸识别？ 人脸识别是一种计算机技术，它使用算法来检测，定位和识别数字图像或视频帧中的人脸。这种技术可以通过两种方式实现：人脸检测和人脸识别。...人脸检测是指从图像中检测人脸的过程，而人脸识别是指确定该人脸的身份。 在人脸检测方面，一种常见的方法是使用 Haar 级联分类器。...这些算法使用训练数据集中的人脸图像来学习每个人脸的特征，并在新图像中使用这些特征来识别人脸。 如何使用 OpenCV 实现人脸识别？...我们可以使用人脸检测器来检测图像中的人脸，并在人脸周围绘制矩形框。...在本博客中，我们使用 OpenCV 库来实现了人脸识别。我们首先使用 Haar 级联分类器来检测图像中的人脸，然后在人脸周围绘制矩形框，最后将绘制矩形框后的图像显示出来。

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人脸检测中，如何构建输入图像金字塔

》中我们初步谈到了图像金字塔，在这篇文章中将介绍如何在人脸检测任务中构建输入图像金子塔。...人脸检测中的图像金字塔 人脸检测任务，输入是一张图像，输出图像中人脸所在位置的Bounding Box。因为卷积神经网络强大的特征表达能力，现在的人脸检测方法通常都基于卷积神经网络，如MTCNN等。...网络确定后，通常只适用于检测一定尺寸范围内的人脸，比如MTCNN中的P-Net，用于判断12 × 12大小范围内是否含有人脸，但是输入图像中人脸的尺寸是未知的，因此需要构建图像金字塔，以获得不同尺寸的图像...image.png 现在就可以回答上面的两个问题了： 给定输入图像，根据设置的最小人脸尺寸以及网络能检测的人脸尺寸，确定图像金子塔中最大图像和最小图像 根据设置的金字塔层间缩放比率，确定每层图像的尺寸...总结 人脸检测中的图像金字塔构建，涉及如下数据： 输入图像尺寸，定义为(h, w) 最小人脸尺寸，定义为 min_face_size 最大人脸尺寸，如果不设置，为图像高宽中较短的那个，定义为max_face_size

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ECCV 2020 Oral | 可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片

其实，图片的降采样(缩放)可以说是对数字图像最常见的操作了，它的用处多种多样：压缩图片尺寸、节省服务器存储or带宽、适配不同分辨率的屏幕等等。...像现在服务器资源这么贵，大家发微博/知乎也不交钱，顶多给各位多塞点广告，所以高清图片和视频自然是能压则压，能分得清张一山和夏雨就可以了。...如何恢复降采样后的图片是图像处理中一个非常有挑战的问题，一直没有被很好的解决。 我们这篇最新工作，就巧妙地尝试从本质上解决这个问题，论文已被ECCV2020收录为Oral 论文。...基于DNN的Encoder-Decoder结构对图像进行缩放和还原 刚才提到了病态问题的产生是由于信息的丢失，那么具体是什么信息被丢失了呢？...别急，我们再来回顾一下前面的简单例子： 我们令 表示原始高清图片， 和 分别表示低频与高频分量。小波变换 将 转换为 。

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ECCV 2020 Oral | 可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片

其实，图片的降采样(缩放)可以说是对数字图像最常见的操作了，它的用处多种多样：压缩图片尺寸、节省服务器存储or带宽、适配不同分辨率的屏幕等等。...像现在服务器资源这么贵，大家发微博/知乎也不交钱，顶多给各位多塞点广告，所以高清图片和视频自然是能压则压，能分得清张一山和夏雨就可以了。...如何恢复降采样后的图片是图像处理中一个非常有挑战的问题，一直没有被很好的解决。 我们这篇最新工作，就巧妙地尝试从本质上解决这个问题，论文已被ECCV2020收录为Oral 论文。 2。...基于DNN的Encoder-Decoder结构对图像进行缩放和还原 刚才提到了病态问题的产生是由于信息的丢失，那么具体是什么信息被丢失了呢？...有了可逆神经网络模型，我们可以把之前的Encoder-Decoder网络换成INN和它的反函数，这样，如果我们可以保留全部信息，就能完美地恢复出原始高清图片。

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