基于机器学习CNN方法来检测人脸比之前介绍的效率要慢很多 需要先下载一个训练好的模型数据: 地址点击下载 // dlib_cnn_facedetect.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <dlib/dnn.h> #include <dlib/data_io.h> #include <dlib/image_processing.h>

本文链接:https://blog.csdn.net/James_Ray_Murphy/article/details/79209172 import numpy as np import cv2 # 脸 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') face_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haa

检测结果如下 这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_mmod_ex.cpp.html /*

转自:http://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/53046542 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明.   目录(?)[-] 综述 代码解读 step by step 1 预处理阶段 11 载入训练集测试集 12 图片上采样 13 镜像图片 2 训练阶段 21 定义scanner用于扫描图片并提取特征 22 设置scanner扫描窗口大小 23 定义trainer用于训练人脸检测器 24 训练生成人脸检测器 25 测试 3 tips 3

人脸相似度检测主要是检测两张图片中人脸的相似度,从而判断这两张图片的对象是不是一个人. 在上一篇文章中,使用CNN提取人脸特征,然后利用提取的特征进行分类.而在人脸相似度检测的工作中,我们也可以利用卷积神经网络先提取特征,然后对提取的特征进行利用. 我们取fc7提取的4096维特征,然后对两个向量进行pairwise相似度检测,即可得到人脸相似度,然后设定一个阈值,判断是否维同一个人.

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

眼睛纵横比(EAR) 在讨论EAR之前,先看看68个人脸特征点:  人脸特征点检测本身的算法是很复杂的,dlib中给出了相关的实现. 每只眼睛由6个(x,y)坐标表示,从眼睛的左角开始,然后围绕该区域的其余部分顺时针显示: 基于这个描述,我们应该抓住重点:这些坐标的宽度和高度之间有一个关系. Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"的工作,我们可以推导出反映这种关系的方程,称为眼睛纵横比(EAR): 其中p1,...,p6是2D面部地标位置. 这

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程 首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.

很早之前就做过一些关于人脸检测和目标检测的课题,一直都没有好好总结出来,趁着这个机会,写个总结,希望所写的内容能给研究同类问题的博友一些见解和启发!!博客里面涉及的公式太繁琐了,直接截图了. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4194307.html 一 人脸检测之问题概述 人脸检测是CV领域的一个经典课题,很多学者对人脸检测做了深入的研究,但真正的分水岭却是在2001年viola等大神发表的那篇经典之作Rapid Object Detecti

1.引言 2017年CVPR上有不少关于跟踪的paper.CF方面最引人瞩目的应该是ECO了,CNN方面也有一些新的进展.Branchout是一个基于CNN用bagging集成的在线跟踪方法. contributions: (1)提出了一种简单有效的正则化技术branchout,减少了集成学习方法在模型多样化和训练样本中噪声标签较少的限制. (2)网络中每个独立的branch有不同数量的FC,并保留了多层级特征. (3)验证了方法的有效性,并在没有pretraining的情况下也取得了start

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

Dlib库中提供了正脸人脸关键点检测的接口,这里参考dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸关键点检测的测试代码,测试代码如下: /* reference: dlib/examples/face_landmark_detection_ex.cpp This program shows how to find frontal human faces in an image and estimate th

使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3月23日,微软公司在推特(Twitter)社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay,Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩,主要目标受众是18岁至24岁的青少年.人们只需要@一下Tay,Tay就会追踪该用户的网名.性别.喜欢的食物.邮编.感情状况等个人信息.除了聊天,Tay还可以说笑话,

最近在学校MFC和Opencv,毕业只是做面部识别软件,所以写一个,我觉得很简单. 第一个VC组态opencv.不用说.非常easy,网上资料非常多,然后就是设计界面啦,这个全然凭个人喜好了,我设计的界面是这种: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY2hlbnNoaTE5OTE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=&

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj

一.背景和目的 近年来,随着新业务.新技术的快速发展,应用软件安全缺陷层出不穷.虽然一般情况下,开发者基本都会有单元测试.每日构建.功能测试等环节来保证应用的可用性.但在安全缺陷方面,缺乏安全意识.技能和工具,最终导致了安全缺陷的出现. 对于软件开发安全意识和软件开发安全技能方面本文中不再做详述,软件开发者可通过培训和实践提高自身意识和技能,本文目的主要是提供一种思路和方法,让软件开发者像测试软件功能一样,测试软件安全缺陷,并且能够融入到整个的软件开发过程中. 二.自动化安全代码检测平台概述 2

- 目录 - 国内3D动态人脸识别现状概况 - 新形势下人脸识别技术发展潜力 - 基于深度学习的3D动态人脸识别技术分析 1. 非线性数据建模方法 2. 基于3D变形模型的人脸建模 - 案例结合——世纪晟人脸识别实现三维人脸建模 · 3D动态人脸识别现状概况 众所周知,在3D人脸识别整体技术方案方面,目前全球范围内掌握3D人脸识别核心技术的公司并不多,特别是在核心算法.芯片层面.然而,从2D到3D,技术更迭升级势在必行. 3D人脸识别主要采用的是主动光技术,通过红外发光器发射出一束光,形成光斑,

摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法.首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓.提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标.实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪 摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算