目录一、人脸检测1、OpenCV人脸检测操作步骤：完整代码：运行结果： 参数含义： 2、Face-Recognition人脸检测 ①HOG算法 ②CNN算法（卷积神经网络）③问题记录与总结二、人脸特征点标定操作步骤： 完整代码：运行结果：人脸对齐： 三、人脸匹配操作步骤：完整代码：运行结果：参数含义：四、拓展练习1、人脸检测跟踪①摄像头跟
人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别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/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数量冗大、姿势多样包括俯拍人脸、戴帽
紧接着之前的博客，我们继续来看faster rcnn中的AnchorTargetLayer层：该层定义在lib>rpn>中，见该层定义：首先说一下这一层的目的是输出在特征图上所有点的anchors（经过二分类和回归）；（1）输入blob：bottom[0]储存特征图信息，bottom[1]储存gt框坐标,bottom[2]储存im_info信息；（2）输出blob：top[0]存储an
目标检测之Faster-RCNNFaster-RCNN简介1、算法整体框架2、主干特征提取网络（backbone）2.1、残差网络（Resnet50）ROIPooling原理 Faster-RCNN简介Faster-RCNN是一个非常有效的目标检测算法，虽然是一个比较早的论文， 但它至今仍是许多目标检测算法的基础。Faster-RCNN作为一种two-stage的算法，与one-stage的算法
本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。作者在github上给出了基于matlab和python的源码。对Region CNN算法不了解的同学，请先参看这两篇文章：《RCNN算法详解》，《f
目录1、场景需求2、libfacedetection2.1 相关链接2.2 算法简介2.3 算法效果展示2.4 算法性能展示3、Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB3.1 相关链接3.2 算法简介3.3 算法效果展示3.4 算法性能展示4、BlazeFace4.1 相关链接4.2 算法简介4.3 算法效果展示4.4 算法性能展示5、FaceBoxe
导读： 随着电子商务等应用的发展，人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段。其中人脸检测是自动人脸识别系统的重要环节，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。目前人脸检测 / 识别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 / 识别面临的要求也越来越高。MTCNN 针对人脸检测这一专门任务，在速度和精度方面取得了巨
人脸识别的十个要点人脸识别技术已成为纳入研发参考的、给人们带来高质量生活的又一科技解决途径。日常生活中，人脸识别的应用已经常见，那么你知道它是如何做到如此智能吗？下面，我们就带大家了解人脸识别涉及的十个关键技术。1、人脸检测（Face Detection）：是检测出图像中人脸所在位置的一项技术人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出
http://www.52rkl.cn/zhihuribao/052225S62014.ht
原创
2022-01-13 10:45:36
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayxFasterRCNN原理详解以下是fasterRCNN的结构图，下面进行详细的过程梳理：当我们输入一张图...
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2021-12-10 13:42:56
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图1 训练和预测过程流程 画这张图是为了体现在模型训练过程和预测过程中的具体流程，很多刚了解目标检测的同学对于模型的训练阶段和测试验证阶段分不清。 比如正负样本是什么？干嘛用的？ 看了这个流程图就大概能清楚的理解了， 只需要记住正负样本是在训练过程中计算损失用的，而在预测过程和验证过程是没有这个概念的，模型生成anchor然后经过非极大值抑制等处理就
简介COCO数据集，意为“Common Objects In Context”，是一组具有挑战性的、高质量的计算机视觉数据集，是最先进的神经网络，此名称还用于命名这些数据集使用的格式。COCO 是一个大规模的对象检测、分割和字幕数据集。COCO有几个特点：- 对象分割- 在上下文中识别- 超像素素材分割- 330K 图像（> 200K 标记）- 150 万个对象实例- 80 个对象类别该数据
开源的SeetaFace人脸识别引擎是由中科院计算所山世光研究员带领的
原创
2021-11-26 13:39:12
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前面已经制作好了训练模型所需要的文件：train.rec，property，以及验证模型所需要的test.bin，接下来是探索如何进行模型的训练与验证。这部分内容相对来说比较简单，毕竟框架和代码都是作者已经写好的，可供更改的内容还是有限的，所以也没有太多技巧的内容，更多就是按部就班的来。模型训练模型训练脚本在"src"=>"train_softmax.py"文件内。打开train_softm
本文简要的介绍了一些主要的人脸技术的概念，目的是让非研究的同事，对各项技术能解决的问题有所了解。1. 人脸检测“人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。
Haar级联分类器 正常人的脸一定具备眼睛、鼻子、嘴巴等特征，每个特征都做成一个专门的检测分类器，所有分类器串起来，全部检测通过则判定为人脸。 分类器下载地址： https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades import ...
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2021-02-02 10:00:00
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人脸检测
原创
2021-09-02 15:11:19
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评价标准二分类的精准率和召回率人脸检测是目标检测的一个特例，因为目标类别只有一类，剩下的都是背景，所以人脸检测评价标准中会用到些二分类问题的评价，在这里先提一下。 二分类问题最常用的就是精准率和召回率：精准率代表着预测为正的样本中有多少是正确的；召回率代表着总的正样本中有多少正样本被成功预测出来。假设实际测试集中有100个正样本和100负样本，100个正样本有90个预测为正，10个预测为负；100
目录一、人脸区域检测（一）基于OpenCV（二） 基于Dlib+Face_Recognition二、人脸特征点检测一、人脸区域检测（一）基于OpenCV 首先，我们需要安装OpenCV。徽标键（win）+R键打开运行窗口，输入cmd打开命令提示符，键入如下命令来安装。第一种方法速度可能比较慢，推荐使用第二
