人脸识别 1 EigenFace 介绍 EigenFace 在人脸识别历史上应该是具有里程碑式意义的,其被认为是第一种有效的人脸识别 算法。1987 年 Sirovich and Kirby 为了减少人脸图像的表示采用了 PCA(主成分分析)的方法进行降维,1991 年 Matthew Turk 和 Alex Pentland 首次将 PCA 应用于人脸识别,即将原始图像投影到特征空间,得到一
1.肤色检测  肤色检测技术利用了计算机对人体皮肤像素的分析过程,随着人脸检测技术,表情识别及手势识别等技术的快速发展,肤色应用领域日趋增多。肤色检测技术常用的方法有基于颜色空间、光谱特征以及肤色反射模型等方法,这些方法的主要步骤先进行颜色空间变换,然后再建立肤色模型。肤色检测中颜色空间有RGB、YCrCb、HSV和Lab等,通常在处理的时候是将RGB颜色空间变换成相应的颜色空间,对某种类型的图像
偶然看到的,感觉写的很好,随手大概内容翻译转过来,如有侵权请告知删除。原文链接:https://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/目前在计算机视觉领域,人脸方向的研究非常之多。人脸分析最常见的应用是人脸识别,但是如果我们想要验证图像中一个人的身份,需要先知道这个图像中人脸的位置。因此,人脸检测(在图像中定位人脸,并返回一个包含人脸的矩形或圆
在本期中,我将利用OpenCV实现一个简单的人脸识别,其中我们用到的权重文件,大家自行下载效果:我们本期主要用的是cv2.detectMultiScale()这个函数,cv2.detectMultiScale是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。Haar特征Haar特征是一种反映图像的灰度变化,像素分模块求差值的一种特征。它分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种
转载 2024-06-23 06:03:31
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文章目录一、安装 dlib和 opencv1.dlib简介2.安装 dlib3.安装opencv二、采集人脸信息、绘制68个特征点三、给人脸绘制一幅墨镜总结参考 一、安装 dlib和 opencv1.dlib简介Dlib是一个包含机器学习算法的C++开源工具包。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备
综述最近在做计算机视觉的一些基础训练,用opencv做了做人脸检测。 注意opencv人脸检测不是基于深度学习的。后期我还做了用tensorflow搞人脸识别的demo,到时候再发一下。环境mac os pycharm 使用opencv3代码这是人脸检测的代码:原理是基于特征不变量来搞的# -*- coding: utf-8 -*- #作者信息:山东大学基地班frankdura imp
        人脸检测人脸识别、人机交互、智能视觉监控等:工作的前提。近年来,在模式识别与计算 机视觉领域,人脸检测已经成为一个受到普遍 重视、研究十分活跃的方向。本文针对复杂背 景下的彩色正面人脸图像,将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来,构建了人 脸检测实验系统,并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。本文首
一、背景知识(1)从main入手的对原人脸检测历程进行了参考以及开进, vector<string> names;定义的矢量string组,它和直接定义的数组相比,可以对矢量的长度单元进行相应的增加和减少。因而它是更利于存储一些未知的组数据的。(2) _finddata_t file;这个变量的定义用来存储文件的各种信息,便于之后的文件的查找应用,在之后的识别过程中
先贴代码 1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){ 2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height); 3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
用python进行人脸识别(五)基本原理代码 OpenCV的基本操作已经学会了,那么开始尝试进行人脸识别吧。 基本原理人类区分不同的人脸是根据鼻子、醉、眼睛、眉毛、肤色等等因素,这些因素的大小、间距、形状的不同,构成了形形色色的人脸,也构成了这个大千世界。人脸识别的前期就是按照这个思路进行,即几何特征法。但后来发现这玩应儿并不好用,发展出了许许多多的识别方法。如果人眼是根据鼻子、嘴巴这些组织的
文章目录前言1. Haar级联分类器2. 功能实现2.1 完整代码2.2 单个人脸测试效果2.3 多个人脸测试效果2.4 Haar级联分类器缺点分析结束语 前言人脸检测(Face Detection)是当前目标检测领域中一项非常热门的研究领域,它是人脸识别与人脸表情分析的核心,本篇文章介绍采用OpenCV中Haar分类器算法对图片中人脸检测,并通过矩形框讲人脸与眼睛位置框选与标记.1. Haa
//第一种:RGB c
原创 2022-04-11 13:40:43
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1.图像中的人脸检测import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正确显示中文 #基础 ''' 我们使用机器学习的方法完成人脸检测,首先需要大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不含面部的图像)来 训练分类器.我们需要从其中提取特征.其中H
学习opencv也有一段时间了,opencv里的知识要深究的话,可以说是无穷无尽,里面的要用到的数学知识很丰富,只可惜自己的数学达不到那种程度,所以只能通过相应的实践来弥补了。最近做了一个简单的人脸检测来结束目前opencv的基础学习,之后的路依然要脚踏实地地走下去。 文章目录1.原理2.实际操作2.1.人脸检测2.2.人脸和眼睛的检测完整代码 1.原理做人脸检测,首先要从图像中提取出特征,而本文
opencv实现图片与视频中的人脸检测第一章:反思与总结     上一篇博客我相信自己将人脸检测中的AdaBoost算法解释的非常清晰了,以及如何训练人脸检测的强分类器:。事后,自我感觉对这个人脸检测还是不够具体,所以自己抽了一下午的时间用opencv实现图片与视频中的人脸检测,下面是我用vs2013加opencv4.9来实现的。做一下声明,我的代码是参考的
我们利用dlib人脸检测库,以及一些主流的人脸检测库大多数都是68个特征点,当我们需要更多的特征点是该怎么办?这个谷歌的mediapipe库里面可以为我们提供多达468个特征点,而且这些特征点是(x,y,z)的数据类型,意味着是3维的数据,实现了类似于深度传感器的功能。他可以提供人脸识别,人脸检测,手势识别,姿态检测等一系列功能。 mediapipe 今我们就来实现一下如何提取人脸中的468
//第一种:RGB color space 【效果挺好】// skin region location using rgb limitationvoid ImageSkin::ImageSkinRGB(const Mat& rgb, Mat& _dst){ assert(rgb.channels() == 3 && _dst.channels() == 3); static
原创 2021-12-22 11:20:26
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RGB颜色空间中的肤色检测1. 问题        很多相关文章中都会每每在肤色检测时都会提到:RGB颜色空间中肤色受光照影响,背光时肤色都是黑的,当然会受光照影响了。        之前像我这样的懒人在网上各种人脸和手势的实现中发现大多数人都转入HSV颜色空间去,而且我也这么干了,结果可以想象,Hue空间的噪声很多都
文章目录1 Eigenfaces1.1 建模流程1.2 示例代码2 Fisherfaces2.1 建模流程2.2 示例代码3 Local Binary Histogram3.1 建模流程3.2 示例代码 OpenCV 提供了三种人脸识别方法: EigenfacesEigenfaces是一种基于PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)的人脸识别方法,属于Op
OpenCV和DNN结合实现人脸检测本人在工作之余,做了一个小功能,在动手之前阅读了不少文档,从而实现人脸检测功能,做这个目的有二,一方面是出于爱好,另一方面是提高自身编码能力。1.下面是程序的流程图 实现步骤: A) 首先需要先加载DNN模型文件,用深度学习DNN模型检测人脸区域并进行裁剪,见下图,然后用opencv裁剪出人脸部分; B) 然后把人脸图像转换位灰度图,通过HSV模型计算出二值图
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