6. 使用OpenCV自带的 AdaBoost程序训练并检测目标 OpenCV自带的AdaBoost程序能够根据用户输入的正样本集与负样本集训练分类器，常用于人脸检测，行人检测等。它的默认特征采用了Haar，不支持其它特征。人脸目标检测分为三个步骤：样本创建、训练分类器、利用训练好的分类器进行目标检测。6.1 准备工作 ● OpenCV（版本2.4.10） ● OpenCV内建的两个可
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2024-04-29 17:38:08
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1. 人脸识别和人脸检测概念人脸识别（Face Recognition）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。说简单点，人脸识别解决“这是谁的脸”问题。人脸检测（Face Detection）是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回脸的位置、大小和姿态. 说简单点，人脸检测解决“是不是人脸”的问题。人脸检测的任务就是判断给定的图像上
人脸关键点人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
人脸关键点数据集传统人脸关键点检测数
从零开始搭建人脸识别系统（一）MTCNN 中我们讲了如何在一张图片中定位人脸框的位置。设想这样一种情况，图片中的脸相对于图片是斜的:（下面的图由于人脸关键点比较小可能看不清楚，可以打开原图可以看到标识的关键点）。 import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img_file = '../tests/as
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2024-06-22 15:42:24
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目录简介一、InsightFace介绍 二、安装三、快速体验四、代码实战1、人脸检测 2、人脸识别简介目前github有非常多的人脸识别开源项目，下面列出几个常用的开源项目：1、deepface2、CompreFace3、face_recognition4、insightface5、facenet6、facenet-pytorch开源的人脸检测项目非常多，本文介绍一下insig
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2024-08-30 12:43:38
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对之前手势物体识别项目进行整理，【部分代码也加了注释】其他的项目后面会在慢慢整理，可以关注一波。【关键点预测采用坐标回归进行训练和预测，并不是采用的热力图】更新记录：√ 2022.3.07：手势物体识别功能√ 2023.12.05：新增手部关键点训练代码√ 2023.12.07：新增训练部分tensorboard绘图环境：pytorch1.7tensorboard 2.6.0文件夹说明applic
人脸识别终端指以ATM、POS机、多功能柜台机和移动终端为主的人脸识别功能应用的前端设备，这些设备集成或外置有人脸采集模组、人脸识别相关的算法或SDK以及其本身原有的业务逻辑功能。人脸识别终端关于人脸识别功能的安全风险包含两方面，一个是人脸识别算法软件（或SDK）的运行环境安全风险，另一个是与人脸采集模组的通信安全风险，以下对其进行分类讨论。1 终端运行环境安全风险多数情况下，人脸识别终端运行着人
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2024-04-22 14:19:53
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近期为了预研车载场景本地FACE ID人脸识别功能，研究了市场上的一些主流方案，对比之后，整理了包含详细的实施步骤的预研方案，让对车载人脸识别功能不熟悉的同学，可以少走弯路，也让自己对车载人脸识别的功能理解更加透彻。
概述：人工智能产品延伸人工智能代表着新一代技术宅的崛起，而人脸识别更是一大热门领域，近期商汤IPO折戟事件标志着人工智能概念的降温。当然在当今社会，FACE
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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项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1932295一、人脸检测原理简介人脸关键点检测，是输入一张人脸图片，模型会返回人脸关键点的一系列坐标，从而定位到人脸的关键信息。1.1 图像分类和回归的区别1.2 损失函数图像分类CrossEntropyLoss :信息熵的计算
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2022-02-22 14:09:53
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx代码说明：1，在yolov5的检测基础上，加上关键点回归分支，请先下载yolov5的...
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2021-10-26 14:24:09
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx代码说明：1，在yolov5的检测基础上，加上关键点回归分支，请先下载yolov5的...
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2022-02-16 11:26:20
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Dlib是一个现代的C ++工具包，包含机器学习算法和工具，用于在C ++中创建复杂的软件来解决实际问题。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可 允许您在任何应用程序中免费使用它Dlib可以使用pip install来安装或者到官网下载dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl来安装(到官网下载最新的whl
目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
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2024-06-27 06:35:03
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1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
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2024-03-15 05:27:31
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摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
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2024-03-15 16:07:22
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摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
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2024-04-28 15:59:50
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文章目录前言fast-rcnn详解RCNN存在的问题fast-rcnn的创新点网络架构训练过程测试过程参考 前言在RCNN提出后，马上又提出了fast-rcnn，主要是在RCNN的基础上对训练和测试速度进行了优化。 由于它和RCNN有许多共同之处，并且网上大多数的程序是基于caffe，cython等其他一些环境，单纯的tensorflow版本的比较少，所以对于fast-rcnn的程序，我就只做了
睿智的目标检测44——Keras 搭建自己的Centernet目标检测平台学习前言什么是Centernet目标检测算法源码下载Centernet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、利用初步特征获得高分辨率特征图3、Center Head从特征获取预测结果4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的Cente
传送门R-CNNselective searchRCNN算法整体流程SPP-NetFast -R-CNNFaster -R-CNNFaster-RCNN结构RPN计算流程Faster-RCNN LossFaster-RCNN 训练流程和结果分析 这一些系列的工作都是Ross B.Girshick（RBG）完成的，他博士后毕业于加州大学伯克利分校，在微软研究院做了一-年研究员，现在是一名Faceb
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2024-10-21 12:48:46
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