# OpenCV学习系列(一) Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现 [-= 博客目录 =-] 1-学习目标 1.1-本章介绍 1.2-实践内容 1.3-相关说明 2-学习过程 2.1-环境配置 2.2-解决Undefined symbols for architecture x86_64问题 2.3-测试代码 3-资料 1-学习目标 1.1-本章介绍 如题,实现简单人脸检测,及Undefined symbols for architecture x86_64问题相关解决方案. 1.

从零玩转RGB人脸活体检测 前言 本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技,本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获. ArcFace 离线SDK,包含人脸检测.性别检测.年龄检测.人脸识别.图像质量检测.RGB活体检测.IR活体检测等能力,初次使用时需联网激活,激活后即可在本地无网络环境下工作,可根据具体的业务需求结合人脸识别SDK灵活地进行应用层开发. 功能介绍 1. 人脸检测 对传入的图像数据进行人脸检测,返回人脸的边框以及朝向信息,可

在AI技术发展迅猛的今天,很多设备都希望加上人脸识别功能,好像不加上点人脸识别功能感觉不够高大上,都往人脸识别这边靠,手机刷脸解锁,刷脸支付,刷脸开门,刷脸金融,刷脸安防,是不是以后还可以刷脸匹配男女交友?很多人认为人脸识别直接用opencv做,其实那只是极其基础的识别个人脸,然并卵,好比学C++写了个hello类似.拿到人脸区域图片只是万里长征的第一步,真正能够起作用的是人脸特征值的提取,然后用于搜索和查找人脸,比如两张图片比较相似度,从一堆人脸库中找到最相似的人脸,对当前人脸识别是否是活体等

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸追踪检测 摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 人脸识别 系统截图 本程序以用户体验为中心,界面简洁.明了.易于操作.即使第一次使用该应用,也可以流利的操作. 1.主界面 2.人脸检测效果图--标准正脸 3.人脸检测效果图--人脸集 4.

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机

前言 依赖库:opencv 2.4.9 /dlib 19.0/libfacedetection 本篇不记录如何配置,重点在实现上.使用libfacedetection实现人脸区域检测,联合dlib标记人脸特征点,最后使用opencv的FaceRecognizer实现人脸识别. 准备工作 1.配置好Opencv2.4.9.(Opencv3.1需要另外下载一个包才有FaceRecognizer) 2.配置好dlib 19.0(版本其实没有多大关系) 3.配置好ShiQi.Yu的人脸检测库 思想 训练

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download

#!/usr/bin/python3 # 百度人脸对比 & 人脸检测api-v3 import sys, tkinter.messagebox, ast import ssl, json,requests import pdb import base64 from urllib import request, parse from aip import AipFace ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_conte

人脸识别.活体检测(眨眼.摇头.张嘴动作)项目总结 项目需求 / 步骤实现描述: 1.申请摄像头权限,开始识别面部信息.同时开始录像 : 2.随机顺序生成面部检验动作: 3.并开始倒计时,需10s内完成该组检验动作: 4.完成动作通过后,停止录像. 5.截取一张图片:并将录像和图片.检验动作.检验结果上传后台保存: 6.上传成功根据返回结果登录系统页面. 一.遇到的问题及解决方案 问题1.ios苹果系统在微信中允许摄像头权限后,页面无人像并一片空白问题.或是有些苹果机需要手动点击页面的视频播放才

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale) { //从图像orgImage中提取一块(rectInImage)子图像imgRect IplImage *result=imgRect; CvRect size; size.x=rectInI

0. 引言 利用机器学习的方法训练微笑检测模型,输入一张人脸照片,判断是否微笑: 精度在 95% 左右( 使用的数据集中 69 张没笑脸,65 张有笑脸 ): 图1 测试图像与检测结果 项目实现的笑脸识别,并不是通过 计算嘴唇角度,满足一定弧度认定为笑脸进行判定, 而是通过机器学习模型,让模型去 学习人脸嘴唇的坐标和判定笑脸的关系: 输入: 人脸嘴唇的坐标 输出: 有没笑脸  借助 Dlib 进行 人脸嘴部 20 个特征点坐标( 40 维特征)的提取,然后根据这 40 维输入特征 作为 模型输入

活体检测有多种情形,本文所指:从摄像头获取的影像中判断是活体,还是使用了相片等静态图片. 场景描述 用户个人信息中上传了近照,当用户经过摄像头时进行身份识别. 此时,如果单纯的使用摄像头获取的影像进行人脸相似度比对,则举一张合适的相片对准摄像头也是可以通过的.于是检测摄像头前影像是否为活体的需求就产生了. 解决方案 使用百度AI开放平台,它免费开放一定并发量的该场景活体检测 API: https://ai.baidu.com/tech/face/faceliveness 第一步,申请百度应用 点

未写完 采用C++,opencv+opencv contrib 4.1.0 对手机相册内人物opencv人脸识别,身份识别学习 最近事情多,介绍就先不介绍了 photocut.c #include "pch.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <vector> #include "CameraFace.h" #include "PhotoFace.h" #include &l

由于第一次写的太粗糙了,所以又修改了一下,详细的更改如下: @ 目录 更改 窗口问题 识别问题 相似度对比 仍然存在的问题 人脸信息显示 图片质量 更改 优化了一下界面风格 窗口问题 原来是在主界面外新开一个窗口显示画面,现在改为在主界面显示. 思路为用一个Jlabel来显示图片,用一个线程每隔50ms刷新一次,达到显示视频的效果. 识别问题 将原来的静态识别照片改为动态识别,同时会在人脸旁边加上一个小红框. 解决了活体检测不准的情况: 相似度对比 原来只能进行两张图片之间的相似度对比,现在可以

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个