随着智慧城市的发展,人脸识别门禁系统逐渐应用于各个行业领域。 对于门禁系统来说,保障安全性是其最重要的指标。但传统2D人脸识别由于无法记录脸部的深度三位信息,获取的人脸数据不完整,造成了硅胶面具或者通的3D模型具等有可乘之机,安全系数低。行业痛点1)受姿态影响,2D活体人脸识别率低;2)大范围遮挡或污渍时识别率非常有限;3)易被硅胶面具或者普通的3D模型所攻破,安全性低;4)超大群体时识别时间长,
贾浩楠 量子位 报道 |通过一段视频,来重建人脸3D模型,没什么稀奇的。但是,如果只有测试者的一张静态图片呢?来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队,提出了一种新的密集人脸对齐(3D Dense Face Alignment)方法。新的3DDFA方法,最关键的核心,是3D辅助短视频合成方法,它能模拟平面内和平面外的人脸移动,将一幅静止图像转换为短视频。由此来完成模型的识别和训练。郭同学的
最近笔者遇到一个问题就是openpose在对于姿态识别的时候,识别出的人体姿态是一个2d平面姿态。对于AR交互应用来说,2d姿态是不如3d姿态的。当然可以使用kinect深度摄像头或者开源项目vnect实现3d的实时姿态识别。但是如果能够对于openpose做一些改动,可以达到近似的效果。首先openpose的body_25模型输出如图: 为了做出一个近似效果 ,我们可以先假定 1.躯干是面对摄像
https://opencv.org/how-to-speed-up-deep-learning-inference-using-openvino-toolkit-2/ Real-time Facial Surface Geometry from Monocular Video on Mobile GPUs https://arxiv.org/pdf/1907.06724.pdf https://
视频背景建模主要使用到:高斯混合模型(Mixture Of Gauss,MOG)基于混合高斯模型去除背景法高斯模型去除背景法也是背景去除的一种常用的方法,经常会用到视频图像侦测中。这种方法对于动态的视频图像特征侦测比较适合,因为模型中是前景和背景分离开来的。分离前景和背景的基准是判断像素点变化率,会把变化慢的学习为背景,变化快的视为前景。一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法
项目要求提供一张答题卡图像,通过图像处理识别出答题卡上每个题的选项,与正确答案对比,得出分数并写在答题卡上。代码实现过程1、引入需要的库import numpy as np import cv2 as cv2、定义绘图函数def cv_show(name,img): cv.imshow(name, img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindow
文章目录一、图片特效源代码编译运行二、播放视频源代码编译运行三、录制视频源代码编译运行四、总结五、参考 一、图片特效源代码把一张图片边缘四周添加阴影并且展示出来。1.使用命令gedit test1.cpp把下面代码粘贴进行后保存,同时把需要用到的图片和代码放在同目录下。#include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/opencv
一、问题分析与思路这个是最近有人问我的一个问题,想把一个拍好的皮肤图像,转换为3D粗糙度表面显示,既然是粗糙度表面显示,我想到的就是把图像转换为灰度图像,对每个像素点来说,有三个不同维度的信息可以表示它们,分别是坐标x、y与像素灰度值c ,对每个像素点Pixel(x,y ,c)就是一个三维向量,使用matplotlib的的3D表面图即可实现显示,这里还另外一个问题需要解决,就是像素的取值范围在0~
2月17日消息,华为近日陆续为Mate 20 Pro和Mate 20 RS保时捷版用户升级了系统,在人脸识别中,加入了“新建备用面容”。据官方介绍,除继续学习用户的长相以外,还可以识别另一种面容。简单点说,此前的Mate 20 Pro和Mate 20 RS保时捷版仅仅支持一张面孔,现在升级系统之后,可以支持两张面孔。华为Mate 20 Pro采用华为自研的3D结构光技术,可投射超过3万个肉眼不可见
学习AR应用开发有一段时间了,自己开发了一款简单的APP来练手,在这里分享给大家。 介绍,大家已经知道如何实现简单的AR功能了,但是实际项目中经常需要根据不同的参数在场景中用不同的识别图显示不同的3D物体。接下来就带大家介绍通过脚本来实现在场景动态设置目标和物体的需求。 1.prefab准备 先准备好需要显示在识别图的3D物体,生成预制体,每张识别图对应一个预制体。大家可以用cube
        计算机眼中的图像由一个个像素组成, 每个像素点的值在0-255之间,代表像素点的亮度(0为最暗,255为最亮)。通常彩色图为三通道,灰度图(黑白图)为单通道。彩色图像包括三个颜色通道——B,G,R,分别表示蓝、绿、红。目录1.图像的表示2.图像的读取3.显示图片4.色彩空间5.图像的逐点操作(像素级操作
问题分析与思路这个是最近有人问我的一个问题,想把一个拍好的皮肤图像,转换为3D粗糙度表面显示,既然是粗糙度表面显示,我想到的就是把图像转换为灰度图像,对每个像素点来说,有三个不同维度的信息可以表示它们,分别是坐标x、y与像素灰度值c ,对每个像素点Pixel(x,y ,c)就是一个三维向量,使用matplotlib的的3D表面图即可实现显示,这里还另外一个问题需要解决,就是像素的取值范围在0
中间隔了好长时间没写啊,这段也没怎么用。一:内容介绍本节主要介绍OpenCV的imgproc模块的图像处理部分: 1. 线性滤波:均值滤波与高斯滤波 2. 非线性滤波:中值滤波、双边滤波 3. 图像形态学:腐蚀与膨胀,开运算、闭运算,形态学梯度,顶帽、黑帽 4. 漫水填充 5. 图像金字塔及图片尺寸缩放 6. 阈值化 二:学习笔记方框滤波(box filter)是不一定归一化的,而这里
这次我们要解释如何以pcl_recognition模块来进行3D物体识别。特别地,它解释了怎么使用相关组算法为了聚类那些从3D描述器算法里面把当前的场景与模型进行匹配的相关点对点的匹配。(长难句)。对于每一次聚类,描绘了一个在场景中的可能模型实例,相关组算法也输出标识6DOF位姿估计的转换矩阵。代码#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/
前言之前出过三篇换脸的博文,遇到一个问题是表情那一块不好处理,可行方法是直接基于2D人脸关键点做网格变形,强行将表情矫正到目标人脸,还有就是使用PRNet的思想,使用目标人脸的顶点模型配合源人脸的纹理,可以让表情迁移过来,但是这个表情是很僵硬的。比如笑脸的3D顶点模型,结合不笑人脸的纹理图,生成的笑脸是非常奇怪的。有兴趣可以翻csdn前面的文章,或者关注公众号检索人脸相关文章。这里针对表情,采用另
大致思路:训练人脸识别模型--->检测人脸--->识别人脸 环境:win10/vs2017/opencv3.4.0(需要把opencv_contrib-3.4.0编译进去)   /c++PS:旧版opencv包含contrib模块,后来就从opencv3里分离出去了,需要自己编译         在OpenCV 3.
尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了,主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰,走了不少弯路,终于在前不久解决了最头大的问题,把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清)在这里写这篇文章,第一方面是给自己一个总结,第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整,新手入门需要花
目录图像处理计算机视觉OpenCV网页OpenCV可应用的领域OpenCV模块按宏定义顺序介绍opencv安装部分请看我另一个笔记OpenCV3.4.3最新版本安装详解!VS2013平台下,解决X86没有问题。图像处理图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3部分。数字图像是一个大的二维数组,数组元素称为像素,其值称为灰度值。数字图像处理是去噪、增强、复原、分割、提取特征等 处
  OpenCV主要的核心模块如下图所示,这些模块非常重要,下面将按照图片上的顺序对这些核心模块的作用进行简单的介绍,在我自己的电脑里,放在C:\Users\cyk6625\Downloads\opencv\build\include\opencv2路径下。 1、calib3d模块   它就是Calibration(校准)加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内
随着深度学习技术的进步,面部相关任务的研究也成为学术界和工业界的热门话题。众所周知的面部任务通常包括面部检测,面部识别,面部表情识别等,其主要使用2D RGB面部(通常包括一些纹理信息)作为输入; 3D扫描成像技术的出现为面部相关任务 - 3D面部开发了一条新的探索路线。与许多2D面部相关的任务介绍性文献/评论文章相比,3D面部的入门知识还不够好。本文将回顾和介绍三维人脸相关的基础知识,并总结一些
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