文章目录前言一、face_recognition1.1 安装1.2 检测人脸位置1.3 识别人脸二、PaddleDetection2.1 安装2.2 运行三、DeepFace3.1 安装3.2 检测人脸位置3.3 人脸属性分析四、insightface4.1 安装4.2 运行五、SeetaFaceEngine5.1 编译5.2 人脸检测5.3 face alignment5.4 人脸检测相似率六
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2024-08-10 18:28:33
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python+opencv实现人脸识别 安装OpenCV1.读取文件&灰度转换#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#灰度转换
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#显示灰度图片
cv.imshow('gray',gray_img)
#保存灰度图片
cv
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2024-02-20 12:35:51
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大致思路：训练人脸识别模型--->检测人脸--->识别人脸 环境：win10/vs2017/opencv3.4.0(需要把opencv_contrib-3.4.0编译进去) /c++PS：旧版opencv包含contrib模块，后来就从opencv3里分离出去了，需要自己编译 在OpenCV 3.
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2023-07-26 22:01:33
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文章目录前言一、下载安装opencv库二、找到级联分类文件 前言原本只是记录下如何安装及找到级联分类器xml文件的，结果发现坑还很多… 全部重新写过一、下载安装opencv库因为Wall的存在，所以正常的安装方法是不可能的, 一点也不Great。 从国内镜像网站下吧，阿里或清华都行。想想也挺悲哀的，堂堂国内国际一顶流学府，被迫搞此营生。重点：opencv 分核心版(opencv-python)和
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2024-08-06 13:11:27
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前言1.OpenCV官方训练好的人脸和眼睛的级联分类器，3.30的版本都放在opencv\sources\data这个文件夹下，在OpenCV这个文件夹中，主要有 Haar特征 和 LBP特征进行人脸检测，其中“lbpcascades”，“haarcascades”，“hogcascades”，这三个文件夹，分别放表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器。"haa
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2024-04-16 13:41:45
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基于CNN的快速人脸识别深圳大学的于仕琪老师发布的人脸检测库：libfacedetectio 于昨日正式开源。这是一个基于CNN的人脸检测的开源库，CNN模型权重信息已在C源文件中转换为stastic variales。也就是说我们需要的模型权重不再是某个特定格式的文件，而直接是.cpp。面部识别源代码不依赖于任何其他库。因此在速度上还是精度上，都有巨大的优势，是目前已知开源库中最好用的一款。下面
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
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2023-08-16 21:44:26
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# Android 29 人脸识别
## 什么是人脸识别？
人脸识别是一种生物特征识别技术，通过分析人脸图像或视频流中的特征来识别和验证个人的身份。这项技术已经广泛应用于安全领域、人机交互以及数字娱乐等领域。
## Android 29 人脸识别新特性
Android 29 版本引入了新的人脸识别 API，使开发人员能够更方便地在应用中集成人脸识别功能。下面我们将介绍如何在 Android 2
原创
2023-12-24 05:27:01
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摘要 桌面应用程序与浏览器端的自动化测试都已经历了十年的发展，无论是从工具上还是项目管理方 法论上都已经趋于成熟。而移动设备端应用程序的自动化测试近两年才刚起步，似乎一切尚处于探讨与研究阶段。但我们似乎已经看到其爆炸性的需求增长势头。可 以从这两方面着眼分析：其一，移动应用从数量上和逻辑复杂程度上的增长，以及产品发布周期的紧缩，使得快速回归测试迫在眉睫；其二，安卓系统的开放性造成 硬件厂商百家争
1、打开摄像头进行人脸识别#导入相关库
import numpy as np
import cv2
#要加载人脸检测相关的pre-trained分类器，级联检测器
detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\lmy\AppData\Local\Packages\Microsoft.MicrosoftEdge_8wekyb3d8bbwe\TempSt
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2024-08-06 15:21:25
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1.环境搭建：见上一篇博客整个项目的结构图： 2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下： package com.njupt.zhb.test;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.
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2013-08-17 22:31:00
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2014-01-02 09:13:00
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文章目录前言一、对象检测初始化二、获取样本三、读取样本四、训练数据五、识别人脸六、完整代码 前言 人脸识别算法用的是Eigenface算法。 Eigenface算法原理：计算平均脸->计算协方差矩阵->计算特征值->计算特征矩阵->得到特征脸->将图片与特征脸对比识别人脸。 一、对象检测初始化定义一个CascadeClassifier对像来检测人脸，先使用loa
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2023-07-11 07:12:57
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//Haar特征检测，人脸识别算法，是用xml作为训练后的分类器做的
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<Windows.h>
using namespace std;
int main()
{
//加载Haar特征检测分类器
//
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2024-08-09 15:24:33
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这两天在踩OpenCV的坑，需求：在不安装OpenCV Manager apk的情况下跑通opencv下的人脸检测demo。写下此文记录下；注：本文采用opencv下的原始人脸检测的demo，所以里面的c代码都是原始包名的，如果你想修改包名则需要自己会jni的知识；如果不太会请看：像小白一样学习android jni编程 ；后面我自己会修改包名重新生成新的so，如果这部分大家有问题的话，欢迎留言
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2023-06-27 21:22:32
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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
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2023-07-10 00:58:54
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演示源码可下载~~~~~~
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2022-01-06 14:18:04
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ESP32-Face 人脸检测MTMN模型以及 face_detect 函数详解1. MTMN 模型2. 模型网络3. API 函数接口介绍4. 模式选择5. 参数配置 1. MTMN 模型MTMN 是一个人脸检测的轻量级模型，专门应用于嵌入式设备。它是由 MTCCN 和 MobileNets 结合而成。2. 模型网络MTMN由三个主要部分组成：提议网络，Proposal Network（P-N
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2024-04-14 14:54:46
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iOS人脸识别技术
苹果在iOS 5.0中加入了CoreImage框架，让图形处理变得非常的方便。这是一个很强悍的框架，不仅支持使用滤镜来对静态图片甚至是视频进行实时的处理, 而且提供人脸识别技术。CoreImage使用起来非常的简单，下面通过一个Demo简单介绍下。1) 新建项目，并加入必要的框架 打开Xcode，新建一个iPhone项目 加入使用Core Image要用到和D
我们学校的模式识别大作业，使用任意机器学习方法完成人脸识别并汇报结果。在询问了老师可以使用任意方法包括深度学习之后，果断选用不需要搞任何特征工程的简单的CNN啊。代码基于anaconda2+keras2.0.2+theano0.9本条博客内容参考了该博客，网络搭建的跟他是同一个网络。安装配置keras的部分略过，直接进入正题。
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。
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2024-04-22 13:44:39
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