深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动

3D结构光 3D结构光的整个系统包含结构光投影设备.摄像机.图像采集和处理系统.其过程就是投影设备发射光线到被测物体上,摄像机拍摄在被测物体上形成的三维光图形,拍摄图像经采集处理系统处理后获得被测物体表面数据.在这个系统中,当相机和投影设备相对位置一定时,投射在被测物体上的光线畸变程度取决于物体表面的深度,所以在拍摄图像中可以得到一张拥有深度的光线图像. 3D结构光的根本就是通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构,再通过这一信息进行更深度的应用. 1 红外发射器 红外光发射部分是整个3D视觉重要的

3D-camera结构光原理 目前主流的深度探测技术是结构光,TOF,和双目.具体的百度就有很详细的信息. 而结构光也有双目结构光和散斑结构光等,没错,Iphone X 的3D深度相机就用 散斑结构光. 我用结构光模块做过实验,主要考虑有效工作距离,精度和视场角是否满足需求. 本文对结构光(Structured Light)技术做一个比较全面的简介. 结构光三维成像的硬件主要由相机和投射器组成,结构光就是通过投射器投射到被测物体表面的主动结构信息,如激光条纹.格雷码.正弦条纹等:然后,通过单个或

TOF与结构光技术分析 一．概述 结构光(Structuredlight),通常采用特定波长的不可见的激光作为光源,它发射出来的光带有编码信息,投射在物体上,通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息. 光飞行时间法(TOF),利用测量光飞行时间来取得距离,简单来说就是,发出一道经过处理的光,碰到物体以后会反射回来,捕捉来回的时间,因为已知光速和调制光的波长,所以能快速准确计算出到物体的距离. TOF技术主要是为了实现3D成像而生,X,Y两维的手机拍照大家都非常熟悉了,TO

原文 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/05/29/3107013.html 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口编程入门 http://www.cnblogs.com/

原文:[原创]Matlab与.NET混合编程解决人脸识别问题 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口编程入门 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/05/16/3082299.

- 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,

训练和测试人脸识别分类器时,总会提到Open-set和Close-set.这俩词到底是什么概念呢?有什么区别呢? 所谓close-set,就是所有的测试集都在训练集中出现过.所以每次的预测直接得出测试图片的ID,如果想测试两张图片是不是同一个人,那么就看这两张图片的预测结果是不是相同的ID.一个形象的例子就是,如果把训练集看做教科书,测试集看做考试的话,那么就是考点都在教科书中. 而open-set呢,就是测试图片并没有在训练集中出现过.试卷题目的答案在教科书中是找不到的,你用教科书教会你思考的

一.人脸对齐基本概念 人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标,然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度,使人脸对齐,由于输入图像的尺寸是大小不一的,人脸区域大小也不相同,角度不一样,所以要通过坐标变换,对人脸图像进行归一化操作.人脸关键点检测有很多算法可以使用包括:ASM.AAM.DCNN .TCDCN .MTCNN .TCNN.TCNN等,这里就不详细介绍,主要说一下得到人脸关键点之后如何进行人脸对齐,使所有人脸达到归一化效果,该过程如下图所示: 二.3D空间中的变换方式 欧氏变换:最简

本文由兔崩溃公布http://blog.csdn.net/smartempire/article/details/31373817. 转载请注明出处.howdeshui#163.com 近期在做三维人脸识别相关的东西,在已获取三维数据的情况下进行人脸的识别分割是第一步.本文将介绍预处理内的几个操作,终于给出分割后的三维人脸数据以及经过变换的灰度图像. 作者之前申请了国内的三维人脸数据库都没申请到,FRGC v2库也没有回复,仅仅申请到了一个很小众的库.此库重点是研究有遮挡情况下的三维人脸识别,所

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识

随着人工智能与机器人.无人驾驶的火热,深度相机的技术和应用也受到关注,何谓深度相机? 顾名思义,就是可以测量物体到相机的距离(深度) 传统的RGB彩色普通相机称为2D相机,只能拍摄相机视角内的物体,没有物体到相机的距离信息,只能凭感觉感知物体的远近,没有明确的数据 RGB-D深度相机(又称3D相机,其中D代表Depth为深度信息)可获取物体到相机的距离信息,加之2D平面的X,Y坐标,可计算出每个点的三维坐标,以此我们可推断深度相机的应用,如三维重建.目标定位.识别 深度相机分类 目前主流的深度相

自动人脸识别的经典流程分为三个步骤:人脸检测.面部特征点定位(又称Face Alignment人脸对齐).特征提取与分类器设计.一般而言,狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究. 在深度学习出现以前,人脸识别方法一般分为高维人工特征提取(例如:LBP, Gabor等)和降维两个步骤,代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法.在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示. 一般而言,人脸识别的研究历史可以分

一,人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小:对于跟踪而言,还需要确定帧间不同人脸间的对应关系. 1, Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由: Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用.他们发表了一系列文章,这篇是引用率最高的一篇. 2, Fast rotation invariant multi-view face detec

DeepFace基本框架 人脸识别的基本流程是: detect -> aligh -> represent -> classify 人脸对齐流程 分为如下几步: a. 人脸检测,使用6个基点 b. 二维剪切,将人脸部分裁剪出来 c. 67个基点,然后Delaunay三角化,在轮廓处添加三角形来避免不连续 d. 将三角化后的人脸转换成3D形状 e. 三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转,使人脸的正面朝前. g. 最后放正的人脸 h. 一个新角度的人脸(在论文中没有用到

openface  人脸识别框架  但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p : -p : -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估

嗨咯,小编在此祝大家新年快乐财多多! 今天我们来盘一盘人脸注册.人脸识别等相关操作,这是一个简单入门教程. 话不多说,我们进入主题: 完成人脸识别所需的步骤: 注册百度账号api,创建自己的应用: 创建vs控制台应用程序,引入动态链接库: 编写代码调试,效果图查看: 总结. 1.注册百度账号api,创建自己的应用 注册地址: https://login.bce.baidu.com/ 注册登录之后,在“产品服务” 菜单下找到人脸识别 ,如下图: 点击去创建自己的应用名称,其实最主要的就是 API_

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学