文章目录前言正文1 概念2 一些实现2-1 腾讯优图的光线活体2-2 论文综述2-3 据说opencv可以实现3 利用opencv试试3-1 opencv安卓环境搭建3-2 调用opencv获取人脸68个landmarks小结 前言囧， 人脸识别过后，需要看看活体识别的例子。为此，做些调研工作。正文1 概念“活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过
姿态评估技术与框架姿态评估(Pose estimation)是计算机视觉的研究热点之一，姿态评估的算法应用主要可以分为两部完成，第一步是对象检测，对象区域的定位与查找，截取图像ROI，第二步是根据对象检测定位截取ROI区域作为输入，完成姿态评估与预测。当前主要用于姿态评估的深度学习网络框架有以下几种：OpenPose框架是一个开源的姿态评估算法框架，支持多任姿态评估，可以实现实时的人体对象检测、身
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2024-06-04 04:47:32
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毕设题目为人体姿态估计，之前主要关注在目标检测上，这方面不太熟悉，于是想做一个系列专栏，从0到1学习姿态估计。 姿态估计本质是关键点检测。人体姿态的估计常常首先预测出人体各个关键点的位置坐标，然后根据先验知识确定关键点之间的空间位置关系，从而得到预测的人体骨架。2D姿态估计2D姿态估计就是为每个关键点预测一个二维坐标； 不光是人，所有动物或其他任何物体，只要有关键点的都使用姿态估计https://
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2024-04-16 11:32:59
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基于OpenCV与tensorflow object detection API使用迁移学习，基于SSD模型训练实现手势识别完整流程，涉及到数据集收集与标注、VOC2012数据集制作，tfrecord数据生成、SSD迁移学习与模型导出，OpenCV摄像头实时视频流读取与检测处理，整个过程比较长，操作步骤比较多，这里说一下主要阶段与关键注意点。第一阶段：数据收集与数据标注第二阶段：VOC2012数据
在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的
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2023-12-27 15:22:09
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在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2023-12-14 11:15:34
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3D姿态估计-POSIT算法 POSIT算法，Pose from Orthography and Scaling with Iterations， 比例正交投影迭代变换算法：用于估计物体的3D姿态（相对于镜头的平移和旋转量）。算法正常工作的前提是物体在Z轴方向的“厚度”远小于其在Z轴方向的平均深度，比如距离镜头10米远的一张椅子。 算法流程：假设待求的姿态，包括旋转矩
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2024-07-23 12:59:39
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在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2024-01-09 19:47:47
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效果图:在本教程中我们将学习如何估计人类的姿势使用OpenCV和Dlib照片。在进行本教程之前，我想指出这个帖子属于我在面部处理中编写的一个系列。下面的一些文章有助于理解这篇文章，而其他文章补充了这一点。1.脸部特征点检测2.脸部变换3.脸平均化4.脸部变形什么是姿势估计？在计算机视觉中，物体的姿态是指相对于相机的相对取向和
在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2024-01-25 17:06:54
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基本思想通过Dlib获得当前人脸的特征点，然后通过旋转平移标准模型的特征点进行拟合，计算标准模型求得的特征点与Dlib获得的特征点之间的差，使用Ceres不断迭代优化，最终得到最佳的旋转和平移参数。使用环境系统环境：Ubuntu 18.04 使用语言：C++ 编译工具：CMake第三方工具Dlib：用于获得人脸特征点Ceres：用于进行非线性优化CMinpack：用于进行非线性优化 （OPTION
概括通过Dlib获得当前人脸的特征点，然后通过旋转平移标准模型的特征点进行拟合，计算标准模型求得的特征点与Dlib获得的特征点之间的差，使用Ceres不断迭代优化，最终得到最佳的旋转和平移参数。Android版本在原理上同C++版本：头部姿态估计 - OpenCV/Dlib/Ceres。主要介绍在移植过程中遇到的问题。使用环境系统环境：Ubuntu 18.04Java环境：JRE 1.8.0使用语
Demo代码简单介绍项目利用face_recognition模块实现 人脸分辨识别 因为这篇文章主要介绍优化速度所以会以代码片段讲解方法 结尾会放出全部代码 注意以下代码需要一点点opencv的基础 但不多def face_detector(img, target):
start = time.time()
# 人脸检测结果
faceLocList = face_reco
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2024-08-07 10:46:51
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这篇文章是使用深度学习网络处理人体关节点定位的第一篇文章，发表于2014，August 20. 作者使用了级联的卷积神经网络来预测人体关节点。1 研究背景人体姿态识别被定义为人体关键点的定位问题，一直以来是计算机视觉领域的重要关注点。这一问题有着一些常见的挑战，比如各式各样的关节姿态，小得难以看见的关节点，遮蔽的关节点，需要根据上下文判断的关节点，而这个领域主流的工作是各式样的关节姿态。 此前的姿
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2024-04-19 18:51:02
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一、概述OpenPose最开始由卡内基梅隆大学提出，其主要基于先后发表的几篇文章中提出的模型中进行实现： CVPR 2016： Convolutional Pose Machine（CPM） CVPR2017 ： realtime multi-person pose estimation CVPR2017 ： Hand Keypoint Detection in Single Images usi
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2024-05-23 16:39:57
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这周学习了别人的装甲板识别程序，但这代码目前 只适用于 红车，现在在研究怎样识别蓝车和优化一下。同时这周也做了一些小项目人脸识别和车牌识别（50%）。目前还没完全理解好装甲板识别的代码，后面加下自己的理解。然后就是那个cmak 配置那个opencv_contrib一直出问题。#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp
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2024-04-21 16:16:37
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NITE 2的姿势探测识别功能和人体骨骼跟踪一样，是由UserTracker提供的，在NiTE 2.0版本中，提供了两种姿势：“POSE_PSI”（我称它为“投降姿势”）和“POSE_CROSS_HAND”（称之为“双手抱胸”），除此之外，我们没办法提供自己设定的特定姿势的探测和识别。 在之前的版本中，由于“POSE_PSI”是用来做骨架跟踪校正的标志姿势
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2024-05-08 21:05:47
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最近在做一个人体康复训练的项目，一开始考虑到人体康复训练需要肢体的细微动作，所以先使用人体姿态估计识算法提取骨骼点，再根据人体骨骼点来识别动作（后来发现也不一定这样），并组合成一个端对端的模型，正好找到了最近的一篇论文《2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning》。看完这篇论文来和大家分享一下
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2024-01-17 14:30:30
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一、姿态估计1. 现阶段人体姿态识别主流的通常有2个思路：Top-Down（自上而下）方法：将人体检测和关键点检测分离，在图像上首先进行人体检测，找到所有的人体框，对每个人体框图再使用关键点检测，这类方法往往比较慢，但姿态估计准确度较高。目前的主流是CPN，Hourglass，CPM，Alpha Pose等。Bottom-Up（自下而上）方法：先检测图像中人体部件，然后将图像中多人人体的部件分别组
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2023-12-28 21:48:14
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函数
原创
2021-08-08 11:55:33
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