本文链接:https://blog.csdn.net/cy1070779077/article/details/85224347人脸替换(FaceSwap)的一些思考 最一开始,我使用了openCV(一个机器学习视觉库)的一个比较专业的tutorial(之前人脸检测也是使用了这个)中提供的一种人脸替换的方式.主要思路是,假设脸A要替换为脸B,先检测出脸A和脸B的脸部标记(facial landmarks,包括眼睛.鼻子.嘴巴等等诸多特征点的位置),针对脸B所有特征点构造一个凸包,凸包(外边界)上

侧脸生成正脸我一直很感兴趣,老早就想把这块理一理的.今天来给大家分享一篇去年的老文章,如果有不对的地方,请斧正. Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis 文章下载地址: https://arxiv.org/abs/1704.04086 有很多公众号和博客都写过了,翻译的文字我觉得有些生硬.俗话说,一

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

Dlib库中提供了正脸人脸检测的接口,这里参考dlib/examples/face_detection_ex.cpp中的代码,通过调用Dlib中的接口,实现正脸人脸检测的测试代码,测试代码如下: #include "funset.hpp" #include <string> #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/gui_widgets.h> #i

在上一篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类器的训练.若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负样本的说明文件(.dat):输出为分类器配置参数文件(.xml). 老规矩,先介绍一下这篇文章需要的工具,分别是(1)训练用的open

之前做了SVM的车脸检测,主要是针对车脸,接下来尝试利用Adaboost和Haar进行车脸的检测.我利用的主要是opencv中的cascade,其已经把Adaboost相关的算法做成了exe,直接调用就可以了,不像SVM中我们可能需要再调用.如果需要对boost源码进行修改,可以利用Cmake将生成opencv的源代码,(Cmake真是个很方便的东西,之前做交叉编译用Automake来弄,差点累的半死). 首先我来介绍一下几个主要使用的工具.分别在opencv库路径下的,build/x64/vc

<FAQ:OpenCV Haartraining>——使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器的常见问题 最近使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器,查阅了一些资料,这些资料对训练过程陈述的很详细,但是缺少一些细节,偶然看到了一篇英文资料,觉得很好,简单翻译了自己觉得有用的部分. 原文链接:FAQ:OpenCV Haartraining 关于正样本图片 1.I have  positive images, how create vec file o

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

简介 写这个项目的本来目的是通过构建一个神经网络来训练人脸图片,最后达到能根据图片自动判断美丑的效果.可能是因为数据集过小,或者自己参数一直没有调正确,无论我用人脸关键点训练还是卷积神经网络训练,最后都没有得到任何效果.为了不让自己前期写的代码变成无用代码,就参考网上的一些资料写了一份平均脸生成代码,感觉也还挺有意思的. 数据准备 数据来源是上海市毕业生图像采集网,2013年自己马上要毕业的时候网站公开了下载自己毕业照的链接,但是因为下载有漏洞,被很多无聊的人(包括我)跟风下了一波,有一个同学还

作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 近几年来GAN图像生成应用越来越广泛,其中主要得益于GAN 在博弈下不断提高建模能力,最终实现以假乱真的图像生成. GAN 由两个神经网

本文为作者原创,未经允许不得转载:原文由作者发表在博客园: http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5345412.html 因为工作的原因,本人需要用到分类器来检测目标,所以需要训练自己的分类器 在这里我就简单的说下步骤和注意事项. HaarTraining步骤 1.正负样本处理 正样本处理需要对正样本进行归一化处理,一般情况下可以用Photoshop对图像进行尺寸统一处理,比如都是20*20或者24*24,其中其它尺寸比如240*15也可以做成样本的,不要求

参考博文: 1.http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/39227189 2.http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html 3.http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8197889 使用的经验总结: 1 正负样本比例问题:1:4或者1:5训练出来的分类器要优于1:1或者1:10 正负样本比例接近

一.简介: adaboost分类器由级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成.在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域. 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测.检测到目标区域输出为1,否则输出为0.为了检测整副图像,在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标.为了搜索不同大小的目标物体,在图像中检测未知大小的目标物体,扫描过程中用不同

前言 使用opencv自带的分类器效果并不是很好,由此想要训练自己的分类器,正好opencv有自带的工具进行训练.本文就对此进行展开. 步骤 1.查找工具文件: 2.准备样本数据: 3.训练分类器: 具体操作 注意,本文是在windows系统实现的,当然也可以在linux系统进行. 1.查找工具文件: opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的,具体目录如下. .\opencv2410\build\x64\vc12\bin 可以在该目录下查找到相关的工具文件,有open

前言   红胖子,来也!  做图像处理,经常头痛的是明明分离出来了(非颜色的),分为几块区域,那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的,那么这部分就涉及到需要识别了.  识别可以自己写模板匹配.特征点识别.级联分类器训练识别.  本文章就是讲解级联分类器的训练与识别. 明确目标   目标是识别视频中的歌手,我们先手动采集数据集合.  视频为<绿色>,如下图:   训练分类器前的准备工作 采集正样本图片   正样本的尺寸不是必须一致的,但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例(因为训练

简介 项目代码https://github.com/LiuRoy/pokerface 原文链接http://www.cnblogs.com/lrysjtu/p/5492547.html 写这个项目的本来目的是通过构建一个神经网络来训练人脸图片,最后达到能根据图片自动判断美丑的效果.可能是因为数据集过小,或者自己参数一直没有调正确,无论我用人脸关键点训练还是卷积神经网络训练,最后都没有得到任何效果.为了不让自己前期写的代码变成无用代码,就参考网上的一些资料写了一份平均脸生成代码,感觉也还挺有意思的

<使用面部图像分析软件诊断内分泌和遗传疾病:回顾,当前研究结果以及未来展望> Abstract 库欣综合征(CS)和肢端肥大症普遍是在发病后几年才能被诊断出的内分泌疾病.现在需要新的诊断方法,提高医生的认识.脸部分类技术是最近在初步研究中被引入的针对CS和肢端肥大症诊断的一种有前途的工具.它也被用来对各种遗传综合征进行分类通过使用常规面部照片.作者提出了该技术的基本解释,回顾了在医学中使用该技术的现有文献,并探讨未来可能的发展.本文的这种技术已经应用于以前的正脸和侧脸的标准化图片的分类研究中.

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

Visualizing and understandingConvolutional Networks 本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于(纽约大学)13年撰写的论文,主要通过Deconvnet(反卷积)来可视化卷积网络,来理解卷积网络,并调整卷积网络:本文通过Deconvnet技术,可视化Alex-net,并指出了Alex-net的一些不足,最后修改网络结构,使得分类结果提升. 摘要: CNN已经获得很好的结果,但是并没有明确的理解为什么CNN会表现的这么好,或者

[转]40多个关于人脸检测/识别的API.库和软件 http://news.cnblogs.com/n/185616/ 英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和

英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别 API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击 htt