在知乎上看到一个有趣的专栏，讲的是国外（日本？）一个牛人用OpenCV+CNN实现了一个人脸识别工具，觉得挺好玩的，所以fork下来自己也研究了一下，在这里做一个总结：项目描述 总的来说，要实现最终的人脸识别功能，就要分别实现以下几个小目标：通过笔记本自带的摄像头实现实时的人脸检测，这里用到了python下的openCV；为了得到用于识别模型的输入，还需要从已有照片中提取出目标（比如说自己）的人
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2024-01-31 12:20:21
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基于MATLAB GUI的人脸识别系统（包含传统/深度学习方法）
人脸检测与识别作为计算机视觉研究的核心内容之一，是一个不断发展的领域，并且还是模式识别、机器学习和数据挖掘等相关学科交叉研究的热点，已经发展成为计算智能的重要研究课题。本文是作者人脸识别系统V1.0，基于MATLAB平台，主要实现人脸识别功能，包含3种人脸识别算法，PCA-最近邻、PC
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2024-04-08 12:06:50
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MTCNN可实现两个任务——人脸检测与人脸关键点检测——由三个级联的轻量级CNN完成：PNet，RNet和Onet。图像数据先后经这三个网络的处理，最终输出人脸检测和关键点检测结果。检测的过程可见于detect_face函数，以下做简单整理。一、第一阶段：PNet 输入：待检测的图像，如图： 输出：m*n（最终特征图的尺度）个box坐标回归值以及对应的是否为人脸的得
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2024-06-24 00:48:33
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完整人脸识别系统（源码+教程+环境）：开源毕业设计：基于嵌入式ARM-Linux的应用OpenCV和QT实现的人脸识别系统(源码+论文)完全毕设教程：Linux上Opencv与Qt实现的人脸识别的考勤点名/门禁系统(PC与嵌入式ARM版本) 在人脸识别之一，已经做好人脸库了。在这一篇，进行人脸识别模型的训练。 一、数据准备即生成csv文件有了人脸库数据，我们需要在程
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2024-05-06 14:40:59
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AI学习笔记之CNN之人脸检测人脸检测人脸检测概念人脸检测的难点人脸检测的主要用途mtcnn主要步骤构建图像金字塔P-Net（Proposal Network）R-Net（Refine Network）O-Net（Outout Network）总结 人脸检测人脸检测概念人脸检测/人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头擦剂含有人脸的图像或视频流，并自动在图
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2024-03-22 15:51:13
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王伟, 马建光. 人脸识别常用方法及其发展现状[J]. 兵工自动化, 2002, 21(1).这是一篇很老的文章，姑且准许我这么说，因为科技发展实在太快了。不过还是非常值得一看的。下面开始正题。一个自动识别人脸的工作可以分为4部分。1、人脸检测与分割，也就是我们现在说的人脸对齐，从一个景物图片中，切割出来人脸。2、人脸的规范化，矫正人脸尺寸，光照和旋转。3、人脸的表征，就是提取人脸的特征。集合特征
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2024-09-02 13:44:44
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一、目标用OpenCV的DNN模块加载Googlenet模型用来识别图像。二、DNN模块介绍在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型数据，OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载，常见的有如下：CaffeTensorFlowTorch/pyt
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2024-05-08 14:30:35
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MTCNN的github代码：https://github.com/BigcowPeking/mtcnn-caffe这篇博客先介绍MTCNN算法，再介绍代码，结合起来看对算法的理解会更加深入。算法部分MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）算法是用来同时实现face detection和alignment，也就是人脸检测和对齐。文章一方面引
Mtcnn它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。01
前言人脸识别系统基本流程如下： 比如Openface，SeetaFace的系统都是可以学习一下的。强调一下这篇文章主要是讲的是特征提取和分类器分类。1 模型提升的方法Nature IDea：boost（提升树的思想）。从这个角度来说明阐述人脸识别的方法。（是不是感觉很神奇） 1.1 DeepID2Idea:Averaging/voting。思路很简单就是多个模型，然后做个平均就可以。Deepid2
人脸识别技术是很复杂的，自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际，毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！免费的人脸识别SDK：ArcSoft:，地址：https://ai.arcsoft.com.cn基于 Java 实现的人脸识别功能:https://github.com/xinzhfiu/ArcSoftFaceDemo/...
原创
2022-04-21 09:30:00
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人脸识别技术是很复杂的，自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际，毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！免费的人脸识别SDK：ArcSoft:，地址：https://ai.arcsoft.com.cn基于 Java 实现的人脸识别功能:https://github.com/xinzhfiu/ArcSoftFaceDemo/...
原创
2021-06-18 11:05:58
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MTCNN算法详解什么是MTCNNPNetRNetONet附录（代码详解） 什么是MTCNNMTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，基于TensorFlow框架。总体可分为PNet、RNet、和ONet三层网络结构。PNet全称为Proposal Network，其基本的构造是一个
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2024-06-26 13:16:06
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特征提取之Haar特征一、前言（废话）很久没有写博客了，一晃几年就过去了，为了总结一下自己看的一些论文，以后打算写一些自己读完论文的总结。那么，今天就谈一谈人脸检测最为经典的算法Haar-like特征+Adaboost。这是最为常用的物体检测的方法（最初用于人脸检测），也是用的最多的方法，而且OpenCV也实现了这一算法，可谓路人皆知。另外网上写这个算法的人也不在少数。二、概述首先说明，我主要看了
DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个人学习过程的一个toy implement，样本很小，模型随
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2024-03-08 22:58:53
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人脸识别系列文献阅读总结（1）总述人脸识别的难点人脸识别的研究点参考 总述最近阅读了一些人脸识别相关的文献，借此整理一下，方便后续的学习。 人脸识别从大类上来讲，属于图像检索的一个特殊的子领域。之所以特殊是因为人脸识别在当下的社会中应用非常广泛，比如手机上面的人脸识别、支付宝人脸识别功能、犯罪嫌疑人锁定等诸多领域内有许多应用，并且对算法的安全性要求比较高。如果误识别，很可能会造成财产损失等情况。
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2024-03-25 22:25:22
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为什么要把图片转换为灰色?彩色图像单个像素是(R, G, B),转换成灰度图就是简化
原创
2023-03-03 06:21:52
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阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）科学家提出了一种新颖的人脸关键点检测方法PIPNet，通过融合坐标回归和热力图回归的优势，并结合半监督学习充分利用大量无标注数据提升跨域的泛化性能，最终得到一个又快又准又稳的人脸关键点检测器。相关论文已被IJCV 2021接收。 严重侧脸有时也比较飘。多人脸时，速度比较慢,一个人脸30多ms，4个人脸1百多ms。 为了得到一个适用
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2024-09-05 18:27:26
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，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。OpenCV 起始于 199
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2023-05-22 17:23:23
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LBPH人脸识别 import cv2 import numpy as np images=[] #刘诗诗 images.append(cv2.imread("./lss/1.png",0)) images.append(cv2.imread("./lss/2.png",0)) images.app ...
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2021-03-08 10:21:00
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