很多朋友在开发人脸识别系统的时候，会遇到各种各样的问题，现在我们以安卓平台使用虹软的免费离线人脸识别SDK开发为例，给大家介绍一下如何开发一个带有图片的人脸检测、视频画面的人脸属性检测、人脸注册识别等功能的人脸识别系统。一、获取SDK1.进入ArcFace2.0的申请地址ai.arcsoft.com.cn/product/arc…2.填写信息申请并提交申请通过后即可下载SDK，查看APP_ID和S
# 实现 Android 人脸特征（眉毛）的开发指南
在当今移动开发中，利用人脸识别技术来分析和提取人脸特征变得越来越普遍。本文将指导你如何实现 Android 人脸特征中的“眉毛”特征识别。我们将分步进行，并附上所需的代码和对应说明。
## 整体流程
在进行人脸特征开发之前，我们需要明确整个开发流程。下面是我们将要遵循的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
作为计算机视觉工程师和研究人员，很久以前，我们就一直在努力理解人类的面孔，从很早的时候起。面部分析最明显的应用是人脸识别。但是为了能够识别图像中的一个人，我们首先需要找到图像中脸所在的位置。因此，人脸检测-在图像中定位人脸并返回包含人脸的边框矩形/正方形是一个热门的研究领域。早在2001年，保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯的开创性论文题为“使用简单特征的增强级联快速目标检测”，几乎解决了这个问题。在Op
偶然看到的，感觉写的很好，随手大概内容翻译转过来，如有侵权请告知删除。原文链接：https://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/目前在计算机视觉领域，人脸方向的研究非常之多。人脸分析最常见的应用是人脸识别，但是如果我们想要验证图像中一个人的身份，需要先知道这个图像中人脸的位置。因此，人脸检测（在图像中定位人脸，并返回一个包含人脸的矩形或圆
公开人脸数据集 本页面收集到目前为止可以下载到的人脸数据库，可用于训练人脸深度学习模型。人脸识别数据库描述用途获取方法WebFace10k+人，约500K张图片非限制场景链接FaceScrub530人，约100k张图片非限制场景链接YouTube Face1,595个人 3,425段视频非限制场景、视频链接LFW5k+人脸，超过10K张图片标准的人脸识别数据集链接MultiPIE337个人的不
引言 基于虹软人脸识别引擎，在Android平台上实现人脸识别功能，即使在离线的情况下依旧运行，不被人采集个人照片的感觉，还是爽爽的。经过整个测试过来，虹软的人脸识别还是很强大的，人脸检测可以控制在20ms之内，人脸识别大概在200ms左右。今天就来分享一下开发经验项目的目标我们需要实现一个人脸识别功能。简单来说，就是机的后置摄像头，识别摄像头中实时拍到的人脸信息，如果人库注册过，则显示识别后的
转载
2023-08-16 21:44:26
41阅读
一、研究目的传统的门禁系统以钥匙作为验证手段，便捷程度低，丢失钥匙之后会导致极大的安全问题。人脸是一种极易获得的生物特征，具有唯一性、稳定性的特点，并且使用时设备无需与人脸接触，因此可以作为新一代的门禁验证手段。近年来，随着Android移动设备性能的不断提升，使得在移动设备上进行人脸识别成为可能。本repo设计并开发了一个基于Android平台的人脸识别门禁系统，并解决了在实际运用中可能遇到的光
转载
2023-07-26 19:19:07
221阅读
本节将用一种表示方法来建立人脸特征检测器，该方法也许是人们认为最简单的模型，即：线性图像模型。由于该算法需表示一个图象块，因此这种面部特征检测器称为块模型( patch model )。该模型在 patch_model 类中被实现，该类的定义和实现可分别在 patch_model.hpp 和 patch_model.cpp 文件中找到
以前对PCA算法有过一段时间的研究，但没整理成文章，最近项目又打算用到PCA算法，故趁热打铁整理下PCA算法的知识。本文观点旨在抛砖引玉，不是权威，更不能尽信，只是本人的一点体会。主成分分析（PCA）是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数 量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法，它的本质实际上是K-L变换。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维，我们
综述最近在做计算机视觉的一些基础训练，用opencv做了做人脸检测。 注意opencv的人脸检测不是基于深度学习的。后期我还做了用tensorflow搞人脸识别的demo，到时候再发一下。环境mac os pycharm 使用opencv3代码这是人脸检测的代码：原理是基于特征不变量来搞的# -*- coding: utf-8 -*-
#作者信息：山东大学基地班frankdura
imp
在前面一篇教程中，我们学习了OpenCV中基于特征脸的人脸识别的代码实现，我们通过代码Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();创建了人脸识别模型类，该识别模型类基于特征值人脸。该类有几个重要的成员:int _num_components;
转载
2023-09-06 22:24:32
103阅读
一、利用人脸检测器识别人脸对于简单的人脸识别操作，Android已经提供了专门的识别工具，名叫人脸检测器FaceDetector，部分常用方法如下FaceDetector的findFaces方法可在指定位图中寻找人脸，找到的人脸结果放在该方法的第二个输入参数中，参数类型为人脸数组结构FaceDetector.Face[]。下面是人脸对象的常用方法说明：getMidPoint：获取人脸的中心点。ey
# Android 人脸特征点检测：实现68点定位
作为一名刚入行的开发者，实现Android上的人脸特征点检测可能看起来有些复杂，但不用担心，我会一步步指导你完成这个任务。
## 1. 项目概览
首先，我们来了解整个项目的流程。以下是一个简单的甘特图，展示了项目的主要步骤和时间线：
```mermaid
gantt
title Android 人脸特征点检测项目
date
一、初识在MediaPipe中进行人脸特征点检测，可以使用其提供的预训练模型和库。MediaPipe提供了一个名为"FaceMesh"的模型，用于实时检测人脸的468个特征点。以下是使用MediaPipe进行人脸特征点检测的基本步骤：安装MediaPipe：首先，你需要安装MediaPipe框架。设置输入和输出：确定输入数据的来源，可以是摄像头、视频文件或图像。同时，设置输出来存储检测到的人脸特征
如何识别多个人脸在开始之前，先解决一个疑问，这个SDK可以识别多个人脸吗。答案当然是可以的。在上一章节中我们实现了识别单个人脸的功能。 你可以下面的地址下载 本教程的相关Demo代码。 如果要识别多个人脸，需要进行下面的设置。定义人脸的识别数目范围 int nMaxFaceNum = 50;/定义人脸识别的数目，有效范围为1-50/ 修改人脸识别的程序。在上一章节中， 我们的方法是只取到识别到的第
很多手机图片管理应用都开始集成人脸识别功能。一提到人脸识别，模式识别，滤波，BlahBlah 一堆复杂的技术名字戳入脑海中，立刻觉得这玩意儿没法碰，太玄乎了。其实Android SDK从1.0版本中（API level 1）就已经集成了简单的人脸识别功能，通过调用FaceDetector 我们可以在Android平台上实现Bitmap多人脸识别（一张图中有多个人脸出现的话）。周五啦，我就简简单单写
最近开始看caffe1源码，非常感谢赵永科老师的《深度学习：21天实战Caffe》书的引导，加上网上各路大神的真知灼见，自己经过一番收集整理，希望跟我一样晚入门的小伙伴能快速掌握相关知识，把相关知识应用在实际工程中。本系列caffe实战博客都将通过完整的c++实例代码来实现，作为自己学习caffe的小总结。一、caffe总体结构 &
# #作者：韦访 1、概述换了个固态硬盘，本想装最新的系统mint 19，谁知道却是个坑，NVIDIA驱动和CUDA工具老是装不上去，各种问题，折腾了几天，还是用回了原来的系统。不过，这次软件改了一下，使用了python3.5+tensorflow1.9+CUDA9.0 。这一讲，来学学非常热门的人脸识别。首先介绍MTCNN原理，然后介绍如何利用深度卷积网络提取人脸特征，以及如何利用提取的特征进行
这一篇要记录的是Android平台中的人脸识别技术，这里所说的人脸识别是Android系统内置的人脸识别API——FaceDetector，该API可以通过少量代码完成人脸识别，但是这种识别是最基本的识别，即只能识别出图像中的人脸，仅此而已，不能做更精确的识别（比如判断人脸的身份），下面记录我使用FaceDetector的过程：首先来一张图：我们的代码即将完成上图中的功能，选择图片后，点击检测人脸
转载
2023-06-28 06:55:47
58阅读
