论文标题：Time-aware Large Kernel Convolutions论文作者：Vasileios Lioutas, Yuhong Guo论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.03184v1.pdf在本文，我们介绍一篇非常有趣的工作：使用“时间自适应”的卷积去替换Transformer中的自注意力，从而将时间复杂度从降低到O(n)，极大加快了文本生成的速度，同
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： &
# 实现 Python Face Mesh
## 简介
Python face mesh 是一个用于人脸关键点检测的 Python 库，它可以用来识别人脸的关键点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python face mesh。
## 流程概述
下面是使用 Python face mesh 的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-07-28 11:52:36
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联想官方发布的人像识别软件，可用于进一步加强系统安全认证本人的THINKPAD T410已亲自下载并试用，感觉还是很不错的搭配windows登录密码、指纹，可以进一步加强本本的安全性需要搭配本本的摄像头使用朋友的T400和X201测试均正常使用，扫描速度较快，但是对使用者与摄像头的距离远近有要求软件说明一、软件设置双击桌面图标打开软件；点击“启动Veriface”按钮可以启用或停用Veriface
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2024-03-26 06:08:32
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特征脸特征脸(Eigenface)是指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich and Kirby (1987)提出，并由Matthew Turk and Alex Pentland用于人脸分类。该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法。这些特征向量是从高维矢量空间的人脸图像的协方差矩阵计算而来。生成特征脸一组特征脸 可以通过在一大组描述不同
JSF生命周期（六阶段）：1 重建视图: 建立组件树,如果是首次渲染,则组件树被重置合适的状态;如果是首次渲染，则组件树被创建跳到响应阶段(JSF的组件树结构和DOM是一样的，只不过一个是client一个是server)。2 应用请求值: 树中的每个组件都能从请求参数中提取的新的值，并把值存储本地.为之后
构建一个人脸检测的Android Activity你可以构建一个通用的Android Activity，我们扩展了基类ImageView，成为MyImageView,而我们需要进行检测的包含人脸的位图文件必须是565格式，API才能正常工作。被检测出来的人脸需要一个置信测度（confidence measure），这个措施定义在android.media.FaceDetector.Face.CON
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2012-06-25 11:50:00
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1.摘要MediaPipe Face Mesh 是一种面部几何解决方案，即使在移动设备上也能实时估计 468 个 3D 面部标志。它采用机器学习 (ML) 来推断 3D 表面几何形状，只需要一个摄像头输入，无需专用深度传感器。该解决方案在整个管道中利用轻量级模型架构和 GPU 加速，提供对实时体验至关重要的实时性能。此外，该解决方案与人脸几何模块捆绑在一起，弥合了人脸地标估计和有用的实时增强现实
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2024-03-28 09:02:39
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From:Google 编译:T.R Ace 人脸检测是应用最为广泛的计算机视觉任务之一，特别是在移动端上发挥着不可替代的重要作用，包括美颜、人脸跟踪、VR、人脸特效、人脸识别等任务以及刷脸支付、直播、试妆等应用上都有着广泛的引用，几乎涵盖了人工智能落地的方方面面。作为很多后续工作的第一步，人脸检测器需要达到非常高效的性能，尽可能高速准确地完成检测任务。为了不断提升用户的流程体验、促进人
目录特征点分类1 ORB①特征点检测②计算特征描述2 SIFT1 SIFT特征检测的步骤①.在DOG尺度空间中获取极值点，即关键点。②.特征点方向估计③生成特征描述④.代码实现3.SURF①.SURF的介绍②.SURF算法步骤③. SIFT与SURF效果比较④代码实现4 FAST角点检测且阈值可调节补充图像金字塔灰度质心法实现思路：图像本身是由
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2024-01-05 17:20:06
117阅读
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一、 SIFT算法1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 &n
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2023-11-01 20:48:54
199阅读
# 如何使用mediapipe aar实现Android face_mesh
## 概述
在本文中，我将向您介绍如何使用mediapipe aar库实现Android face_mesh。首先，我们将了解整个过程的步骤，然后逐步指导您需要执行的每个步骤以及相关的代码。
## 安装依赖
在开始之前，您需要确保您的开发环境满足以下要求：
- Android Studio 4.0或更高版本
- JD
原创
2023-07-05 05:48:40
250阅读
关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意一点，都有一定概率作为关键点。关键点也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值，最终求的亚像素坐标
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2024-07-31 17:43:35
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OpenCV中一些相关结构说明：特征点类：class KeyPoint
{
Point2f pt; //坐标
float size; //特征点邻域直径
float angle; //特征点的方向，值为[0,360)，负值表示不使用
float response;
dev_close_window ()
*读取图片
read_image(Image, 'data/holes')
*设置窗口属性，为了获取窗口句柄，供后面显示文字用
get_image_size (Image, Width, Height)
*创建新窗口
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowID)
*将图像转化为单通道灰度图
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2024-07-31 18:22:55
226阅读
将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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今天介绍一种特征提取算法：BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Kepoints)BRISK是Stefan等人在ICCV11上发表的。通过对原论文进行泛读后，对该算法有了一定的了解。 BRISK是一种改进的BRIEF算法，该算法具有高计算效率和旋转、尺度不变性的特点，对噪声也有一定鲁棒性。该算法总的来说分为以下几步：构建尺度空间尺度空间
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2023-12-11 19:27:58
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1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&
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2024-05-27 15:10:56
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paper：DSFD: Dual Shot Face Detectorlink：DSFD papercode：to add when publication摘要人脸检测任务目前存在的问题：尺度、姿势、遮挡、表情、外观、照明等具有高度可变性；论文创新点：
继承SSD的检测框架，引入feature enhance module，用于传输原始特征图来将单发检测器扩展到双射检测器；采用通过两组anc
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2024-03-14 17:44:24
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一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
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2024-03-20 09:06:53
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