人脸识别思路：通过检测面部特征, 对该特征与数据存放的特征进行比对文件结构： 文件名：weights 的目录下：resnet模型(.dat文件)、识别68个关键点模型(.dat文件)、共两个模型文件 补充：你如果不使用dlib库中自带的HOG人脸检测器, 那你可能会将识别人脸区域的模型再放入其中。 文件名：save 的目录下：每个人的多张图像文件被存储在独立的文件夹内。一、找面部特征代码文件名：a
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2023-11-20 01:14:37
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opencv入门基础（十）基于dlib进行人脸识别一.基础知识dlib提供的高精度人脸识别算法是基于深度学习网络ResNet-34实现的，该网络基于300多万张照片进行训练，最终获得了人脸检测模型。 安装库的步骤顺序：cmake，boost，dlib（建议用.whl文件进行安装），face_recognition，以上进入到虚拟环境地址中用pip install xxx指令下载即可。 算法简介：网
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2023-07-11 00:38:07
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最近使用dlib进行人脸检测时遭遇严重的性能问题，在ubuntu下处理一张640*480的图像，耗时将近4s，重新编译dlib无数次，问题依旧没有解决，最后居然一个g++的编译命令拯救了为，还是学艺不精，因此把整个过程下来，很多linux命令也可以在以后复用。下载dlib源码，目前应该是19.17的版本解压后依次执行下面命令，这个网上大部分提供的都一样sudo mkdir build
sudo c
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2024-07-01 13:31:42
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本文要做一个人脸比对功能，输入两张图片，输出是否同一人，用到了dlib模块。 dlib是一个可以做人脸检测和识别的第三方模块，官方给出预训练模型在亚洲人脸的识别率不是很理想，我们需要在自己的数据集上重新训练，提高准确率。安装使用dlib模块安装图片标注工具imglab制作自己的数据集训练人脸检测模型人脸比对人脸检测和比对源码下载一、安装dlib模块
环境：win10，pip
1、下载“dli
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2024-01-28 01:18:13
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今天说一下Java 的反射，先从编程语言的类型入手吧。 解释型语言和编译型语言解释型语言：不需要编译，在运行的过程中逐行进行翻译解释；修改代码时候非常方便，可以直接修改，并且在部署上非常的快速不过性能上比不上编译类型的语言，比如说JavaScript、Python。编译型语言：需要通过编译器的帮助来进行源代码到机器码的转换；如果在编译结束后需要对代码进行修改，则执行之前就需要重新编译。
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2024-07-10 20:34:53
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# Android人脸识别dlib
人脸识别技术在现代社会已经被广泛应用，如手机解锁、人脸支付等。而dlib是一种常用的面部检测库，它在人脸识别领域有着很好的表现。本文将介绍如何在Android平台上使用dlib进行人脸识别。
## dlib简介
dlib是一个开源的C++库，提供了许多机器学习算法和工具，包括人脸检测、人脸关键点检测等功能。它具有高效、准确的特点，在人脸识别领域得到了广泛应
原创
2024-03-21 06:26:05
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前言步骤：1.整合opencv2.获取相机的SurfaceView传到native层去检测(亦或是不断的获取SurfaceView的Bitmap，传到native层)3.检测人脸，在本地保存人脸特征信息4.上传至后台(不实现)人脸识别实现的思路(例：人脸登录)1.人脸信息录入1.1获取相机的Bitmap，检测人脸(保证人脸信息比较精准) 人脸要足够大，当前范围内人脸只能有一张人脸，正常、眨眼睛、张
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2024-03-13 21:38:38
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一点背景知识OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目。从那时起，它的开发就一直很活跃。进化到现在，它已支持如 O
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2024-08-10 18:30:34
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Dlib+OpenCV深度学习人脸识别 前言人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是
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2023-08-03 22:21:26
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基础篇： import dlib import cv2 import numpy as np def main(img_path='./1.jpg'): detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 人脸box检测器 image = cv2.imread ...
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2021-08-09 11:19:00
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最近在做人脸先关的研究，人脸识别其实有很多部分组成，每一个环节都关系到整体的效果。因为主要精力在识别这块，前面的人脸检测以及特征点的提取就没有花费太多精力，开始时使用的dlib提供的接口进行人脸对齐。效果是不错，但是缺点也非常明显，dlib的人脸检测实在太慢,320*240的图片，差不多需要0.15s的时间。 看了很多的解决方法https://github.com/cmusatyalab/ope
参考：https://github.com/ageitgey/face_recognition公司项目需求，要出一个人脸检测与识别的demo，查看网上比较成熟的是face_recognition方案，因此在电脑上按照推荐步骤进行调试。face_recognition使用dlib最先进的面部识别功能构建而成，并且该模型在LFW数据集中有99.38%的准确率。LFW人脸数据库是由美国马萨诸塞州立大学阿
DNN 人脸识别使用facenet模型基于Torch，对每张图片进行多层卷积处理，计算出128个向量使用样本空间中的每张图的128个向量与采样的128个向量进行余弦相似度比较，0度为1，表示方向相同，90度为0，表示垂直正交。值越小，相似度越高，通过label存储的名字信息，可以把人检索出来，但是应该设置一定的阈值，否则会出现误检测代码实现过程模型加载人脸检测与识别模型特征向量输出相似度比较，阈值
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2023-07-11 00:37:58
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人脸识别各位同学帅气的杰瑞又来了，今天趁着闲下来的功夫给大家带来一个了非常有趣的教程，杰瑞今天会手把手教大家去实现人脸识别，就像支付宝的人脸识别那样，我们能够识别出视频或图片中的人脸，但是杰瑞今天教大家实现的这个人脸识别是无法分辨出具体哪一个人的，只能分辨出人脸、鼻子、耳朵等器官的位置，并将这些器官用一个框给标记起来。为什么无法识别出具体是哪一个人呢？！那么废话不多说，杰瑞现在开始教大家一步步实现
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2024-03-08 22:26:10
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早在2017年8月，OpenCV 3.3正式发布，带来了高度改进的“深度神经网络”（dnn）模块。 该模块支持许多深度学习框架，包括Caffe，TensorFlow和Torch / PyTorch。 dnn模块的主要贡献者Aleksandr Rybnikov已经投入了大量的工作来使这个模块成为可能。 自从OpenCV 3.3发布以来，有一些深度学习的OpenCV教程。然后在opencv中
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2024-04-15 06:16:25
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一些商业应用如员工人脸识别管理系统...
原创
精选
2023-06-12 09:31:30
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dlib人脸识别概述dlib库简介dlib是由Davis E. King开发的开源跨平台软件库，首次发布于2002年，最新稳定版本为2024年3月31日发布的19.24.4版本，采用Boost软件许可协议[1]。该库以C++为核心实现，同时提供Python接口，支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统及主流编译器，广泛应用于机器学习、计算机视觉与图像处理领域[2][3]。其设计哲学
随着科技的进步以及网络时代的到来，人脸识别验证作为一种更加安全、高效的自动身份验证技术在实践生活中的应用越来越广泛，在科研领域也得到了极大的重视和发展。它是一种非接触式的识别技术，利用计算机从图像或图像序列中进行人脸检测，通过一系列图像操作判断其身份。随着人脸识别技术的不断成熟，目前广泛应用于信息安全、电子支付、安全验证、门禁系统、电子监控等诸多领域，已经成为机器视觉和人工智能研究领域的热点。Dl
原创
2021-04-08 08:59:13
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前言嗨嗨，我亲爱的家人们今天来整点不一样的，嘿嘿用Python简单实现对人脸识别的检测，对某平台主播照片进行评分排名应该对女主播这个词不陌生吧，怎么说应该还是蛮多人看过一些女主播吧我无聊的时候也会看看，只不过我看的都是搞笑女主播哈哈模块使用:第三方模块requests >>> pip install requeststqdm >>> pip install tq
前言前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。FisherFace算法FisherFace是基于线性判别分析(LDA)实现的。LDA算法思想最早由英国统计与遗传学家，现代统计科学的奠基人之一罗纳德*费舍尔(Ronald)提出。LDA算法使用统计学方法，尝试找到物体间特征的一个线性组合，在降维的同时
原创
2022-04-19 11:38:07
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