人脸识别,大致可以分为以下四个步骤: 人脸检测:从图片中准确定位到人脸,并以矩形框将其裁剪出来: 人脸矫正(对齐): 检测到的人脸,可能角度不是很正,需要使其对齐,比如旋转,缩放: 特征提取:对矫正后的人脸进行特征提取,现在做法通常都是基于一个CNN模型: 人脸比对:对两张人脸图像提取的特征向量进行对比,计算相似度. 上述第一步,目前主流的做法都来自如Faster RCNN或者SSD等通用目标检测的一些改进网络,大致可以直接将人脸检测就看成特定目标的检测:这里主要介绍人脸校正部分,且介绍其中一种…

选取N幅同类目标物体的二维图像,并用上一篇博文的方法标注轮廓点,这样就得到训练样本集: 由于图像中目标物体的形状和位置存在较大偏差,因此所得到的数据并不具有仿射不变性,需要对其进行归一化处理.这里采用Procrustes分析方法对样本集中的所有形状集合进行归一化.形状和位置的载体还是样本点的空间坐标.      普氏分析法是一种用来分析形状分布的方法.数学上来讲,就是不断迭代,寻找标准形状(canonical shape),并利用最小二乘法寻找每个样本形状到这个标准形状的仿射变化方式.(可参照维…

1.图片效果 2.原代码 # !/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Matthew Earl # # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy # of this software and associated documentation files (the "Software"), to…

介绍 本文将介绍如何编写一个只有200行的Python脚本,为两张肖像照上人物的“换脸”. 这个过程可分为四步: 检测面部标记. 旋转.缩放和转换第二张图像,使之与第一张图像相适应. 调整第二张图像的色彩平衡,使之与第一个相匹配. 把第二张图像的特性混合在第一张图像中. 完整的源代码可以从这里下载: https://github.com/matthewearl/faceswap/blob/master/faceswap.py 1．使用dlib提取面部标记 该脚本使用dlib的Python绑定来提…

学习GitHub上比较火换脸博客,原英文版:https://matthewearl.github.io/2015/07/28/switching-eds-with-python/ 系统win10,x64 安装python 2.7 opencv3.0下载,安装,配置环境变量(所需python版本为2.7) 下载numpy,版本numpy-1.10.2-win32-superpack-python2.7,必须与python版本一致,不然即使找到了cv模块也不能够运行. opencv文件夹中,buil…

本文中,我们通过Procrustes analysis来处理特征点,Procrustes analysis算法可以参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Procrustes_analysis       在数学上,Procruster analysis就是寻找一个标准形状,然后把所有其它特征点数据都和标准形状对齐,对齐的时候采用最小平方距离,用迭代的方法不断逼近.下面通过代码来了解如何实现Procrustes analysis. //Procrustes分析的基本思想是…

Accepted Papers     Title Primary Subject Area ID 3D computer vision 93 UPnP: An optimal O(n) solution to the absolute pose problem with universal applicability 128 Video Registration to SfM Models 168 Image-based 4-d Modeling Using 3-d Change Detect…

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl…

这篇论文介绍了一种创建柔性形状模型(Flexible Shape Models)的方法--点分布模型(Point Distribution Model).该方法使用一系列标记点来表示形状,重要的是根据所有训练样本计算出平均形状(Average Shape)和平均形状主要的变化模式(Modes of Variation).其中变化模式描述了形状从平均形状变化到样本形状的主要变化方式,比如长度拉伸.面积变大等.模型只有少量的线性独立的参数,这句话的意思后面会解释.      与柔性形状模型相对应的是…

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的…