[Opencv] 于仕琪 人脸68个特征点分布情况 // 鼻尖 30 // 鼻根 27 // 下巴 8 // 左眼外角 36 // 左眼内角 39 // 右眼外角 45 // 右眼内角 42 // 嘴中心 66 // 嘴左角 48 // 嘴右角 54 // 左脸最外 0 // 右脸最外 16 https://blog.csdn.net/zj360202/article/details/78674700 -----------------------------------------------

0. 引言 利用 Dlib 官方训练好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 进行 68 个点标定: 利用 OpenCv 进行图像化处理,在人脸上画出 68 个特征点,并标明特征点的序号: 实现的 68 个特征点标定功能如下图所示: 图 1 人脸 68 个特征点的标定 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 Opencv, NumPy 需要调用的库: import dlib # 人脸检测的库 Dlib import num

作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) [导读]随着深度学习方法的应用,浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升.在实际过程中也具有其特有的优势,通过集成与人脸检测与识别相关的API,通过更为简单的coding就可以实现.今天将为大家介绍一个用于人脸检测.人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别.大家不仅可以更快速学习这个,对有

一.思维理解 X:原始数据集: Wk:原始数据集 X 的前 K 个主成分: Xk:n 维的原始数据降维到 k 维后的数据集: 将原始数据集降维,就是将数据集中的每一个样本降维:X(i) . WkT = Xk(i): 在人脸识别中,X 中的每一行(一个样本)就是一张人脸信息: 思维:其实 Wk 也有 n 列,如果将 Wk 的每一行看做一个样本,则第一行代表的样本为最重要的样本,因为它最能反映 X 中数据的分布,第二行为次重要的样本:在人脸识别中,X 中的每一行是一个人脸的图像,则 Wk 的每一行也

使用版本:2009 数据说明网址:https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/index.php?nav=1-1-0&id=details 数据下载网址:https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/index.php?nav=1-2&id=downloads 使用Matlab导入01_MorphableModel.mat load('解压目录\01_MorphableModel.mat') 160470=53490*3,即形状(Shape)\(S=(

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12011.html 之前公司项目需要,研究了一下人脸识别和活体识别,并运用免费的讯飞人脸识别,在其基础上做了二次开发,添加了活体识别.项目需要就开发了张嘴和摇头两个活体动作的识别. 这里简单介绍一下当时的开发思路和一些个人拙见,欢迎大神指点. 首先说一下讯飞第三方的人脸识别的几个缺点:1.识别不稳定,各点坐标跳动偏差比较大,不容易捕捉:2.CPU使用率比较高,连续识别一会儿手机会明显发烫,手机配置低的,就会反应很慢,本人

Mark! 本文将为大家介绍一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript API——「face-api.js」,它实现了三种卷积神经网络架构,用于完成人脸检测.识别和特征点检测任务,可以在浏览器中进行人脸识别. face-api.js:https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js TensorFlow.js:https://github.com/tensorflow/tfjs-core 具有丰富的功能: 人脸检测 人脸

在看官方教程时,无意中发现别人写的一个脚本,非常简洁. 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html#sphx-glr-beginner-data-loading-tutorial-py 使用的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 """Create a sample face landmarks dataset. Adapted from dlib/python

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

这几天看了看LBP及其人脸识别的流程,并在网络上搜相应的python代码,有,但代码质量不好,于是自己就重新写了下,对于att_faces数据集的识别率能达到95.0%~99.0%(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),全部代码如下,不到80行哦. #coding:utf-8 import numpy as np import cv2, os, math, os.path, glob, random g_mapping=[ 0, 1, 2, 3, 4, 58, 5, 6, 7, 58, 5

超多分类的Softmax 2014年CVPR两篇超多分类的人脸识别论文:DeepFace和DeepID Taigman Y, Yang M, Ranzato M A, et al. Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification [C]// CVPR, 2014. DeepFace:4.4M训练集,训练6层CNN + 4096特征映射 + 4030类Softmax,综合如3D Aligement,

这几天看了看PCA及其人脸识别的流程,并在网络上搜相应的python代码,有,但代码质量不好,于是自己就重新写了下,对于att_faces数据集的识别率能达到92.5%~98.0%(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),全部代码如下,不到50行哦. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import os, glob, random, cv2 def pca(data,k): data = np.float32(np.mat(data)) r

首先我们先确认我们的百度云人脸库里已经上传了我们的个人信息照片 然后我们在后台写刷脸登陆的接口login我们要把拍照获取的照片存储到服务器 public function login(){    // 上传文件路径    $dir = "./Uploads/temp/";    if(!file_exists($dir)){     mkdir($dir,0777,true);    }    $upload = new \Think\Upload();    $upload->

http://wenku.baidu.com/link?url=GWiNRy_9mzqBZ9_2DDZbHRZbBbaBofhs1Y0pBS7aiE5oab8TY78r_z6aAlqo_L9AZzD4emhg49YyXDibk0irz1RrMOWrfkPiNRSKHfaRcAu

[root@localhost examples]# python facerec_from_video_file.py RuntimeError: module compiled against API version 0xa but this version of numpy is 0x7 Traceback (most recent call last): File , in <module> import cv2 File , in <module> from .cv2 i

下载地址:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 1.找到haarcascade_frontalface_default.xml等文件,点击进去. 2.找到Raw,右键链接(目标)另存为.

0.引言 介绍利用Dlib官方给的人脸识别预测器"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号. 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, PIL, numpy 需要调用的库: import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv

本文汇总了全球范围内提供基于Web服务的人脸检测和识别的API,便于网络中快速部署和人脸相关的一些应用. 1:从How-old的火爆说起 最开始,网站的开发者只是给一个几百人的群发送email,请他们试用一下并给一些反馈,本来期望至少有50人会响应,结果几个小时内超过了35000人试用,于是他们shocked.试想一下,如果一个本不知名的网站,由于类似功能开发合理,打动了消费者,那可以带来非常多的用户. 他们总结这主要得益于3点:1)利用 Project Oxford 识别图片中人物的性别和年龄

首先安装Dlib,Opencv库 Dlib安装链接:http://www.cnblogs.com/as3asddd/p/7237280.html 环境:Mac Sierra 10.12.1 Python 2.7.1 设置特征检测器,dlib有已经训练的好的需要下载,也可以自己根据需要训练 下载链接:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 下载完之后解压,将路径送到dlib.shape_predictor()里

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍