人脸识别的十个要点人脸识别技术已成为纳入研发参考的、给人们带来高质量生活的又一科技解决途径。日常生活中，人脸识别的应用已经常见，那么你知道它是如何做到如此智能吗？下面，我们就带大家了解人脸识别涉及的十个关键技术。1、人脸检测（Face Detection）：是检测出图像中人脸所在位置的一项技术人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出
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2024-08-06 10:44:34
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本教程主要是对人脸检测及识别python实现系列 及碉堡了！程序员用深度学习写了个老板探测器（付源码） 的实现。主要实现的功能是用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张图片覆盖到整个屏幕上。虽然原教程已经写的很好，但是我们在实现的时候仍然踩了很多坑。本着让后来者少走点弯路的原则，我们特将最详细的步骤记录如下，以期读者朋友只花最少的时间便能体验用tensorflow实现
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2024-04-22 14:35:18
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介绍Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss， 在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月，原始模型尚未全部开源，目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版，添加了SSH网络的检测模块，提升检测精度，作者提供了三种基础网络，基于ResN
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2024-04-09 09:35:42
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#作者：韦访 7、定义网络继续往下分析，# define model for multi-gpu
# 如果有多块GPU，将队列划分为多块，以分给每块GPU
q_inp_split, q_heat_split, q_vect_split = tf.split(q_inp, args.gpus), tf.split(q_heat, args.gpus), tf.split(q_vect, args.
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2024-05-11 13:43:13
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项目地址：https://github.com/davidsandberg/facenetfacenet基于MTCNN的人脸检测和Inception-Resnet-v1的人脸识别网络softmax,center loss 训练结果比triplet loss训练结果好太多，自己训练达到99.0%+-0.006。利用msceleb训练集。一、MTCNN人脸检测待补充二、Inception-resnet
1. Windows上支持Python3.6。
2. 时空域去卷积（spatio temporal deconvolution.）增加了tf.layers.conv3d_transpose层。
3. 增加了tf.Session.make_callable( )，为多次运行一个相同步骤的运行提供了更低的overhead手段。
4.增加了ib
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2024-09-06 07:37:16
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功能要求：
原创
2021-07-09 14:48:15
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人脸识别相关操作图片人脸识别开摄像头进行人脸识别视频中的人脸识别人脸采集人脸验证 图片人脸识别import numpy as np
import cv2
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread('./sew2.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 数据变
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2024-03-11 16:50:19
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16.04.301.Opencv实现ARM上的人脸检测（ubuntu10.04 / QT / OK6410开发板） - JasonQue的专栏(有图有真相) - 博客频道 - CSDN.NET
原创
2021-07-18 13:36:27
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本文介绍了如何在树莓派上，使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。该项目不仅描述了识别人脸所需要的具体步骤，同时还提供了很多扩展知识。此外，该项目并不需要读者了解详细的人脸识别理论知识，因此初学者也能轻松跟着步骤实现。项目所需设备硬件：树莓派 3 Model B；树莓派摄像头模块（PiCam）。语言和库：OpenCVPython 3步骤本文主要讲述如何使用 PiCam 实现实时人脸
论文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1604.02878 官方代码链接：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment 其他
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2024-04-25 12:05:46
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下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码。 //包含头文件
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main()
{
const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sourc
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2023-06-21 09:47:03
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# #作者：韦访 1、概述换了个固态硬盘，本想装最新的系统mint 19，谁知道却是个坑，NVIDIA驱动和CUDA工具老是装不上去，各种问题，折腾了几天，还是用回了原来的系统。不过，这次软件改了一下，使用了python3.5+tensorflow1.9+CUDA9.0 。这一讲，来学学非常热门的人脸识别。首先介绍MTCNN原理，然后介绍如何利用深度卷积网络提取人脸特征，以及如何利用提取的特征进行
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2024-08-07 08:59:26
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本文翻译自Medium上的文章：Step by Step TensorFlow Object Detection API Tutorial — Part 3: Creating Your Own Dataset，进行到这一步，我们已选择了预训练模型，并将现有数据集转化为单个TFRecord文件。但是，如果我们找到的数据集与即将使用的目标检测模型不完全匹配，而我们希望获得最佳效果，该怎么办？ 更极端
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2024-05-01 15:08:42
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目录1.理论知识1）安装opencv2）opencv人脸检测器3） 加载人脸分类器2.代码介绍1）用摄影头调用图像2）选择图片 3.完整代码1.理论知识1）安装opencv本文实现人脸目标检测的方法是opencv图像采集，因此我们也需先下载opencv的相关库方法：pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/s
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2023-06-20 21:42:28
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Python-OpenCV人脸检测(代码)@author:wepon做人脸识别，首先要检测出图片/视频中的人脸，今天就研究了一下OpenCV的Python接口，把常用的一些功能模块写成函数。基于Python-OpenCV以及PIL，实现图片中人脸的检测以及截取保存、眼睛检测、笑脸检测。下面简单总结一下。一、软件安装安装Python-OpenCV以及其依赖库、PIL，通过软件包管理器安装即可（Ubu
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2024-01-09 16:26:20
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人脸检测本文叙述的是使用opencv库实现人脸检测 安装opencv-pythonpip install opencv-python需要一个人脸训练模型，下载一个xml文件 haarcascade_frontalface_default.xml 源码如下：import cv2
filepath = "1.jpg"
img = cv2.imread(filepath) # 读取图片
gray =
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2023-07-18 15:54:36
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参考OpenCV自带的例子，30行Python代码实现人脸检测，不得不说，Python这个语言的优势太明显了，几乎把所有复杂的细节都屏蔽了，虽然效率较差，不过在调用OpenCV的模块时，因为模块都是C语言编写，所以在效率上并不会比用C或者C++编写慢太多。本例子使用自带的级联分类器。#!/usr/bin/env python
import cv2
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2023-07-01 22:41:08
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# Java人脸识别检测代码实现教程
## 引言
人脸识别技术是一种可以识别和验证人脸的生物识别技术，广泛应用于人脸解锁、人脸支付、人脸门禁等领域。本教程将教会刚入行的小白如何使用Java实现人脸识别检测代码。本教程将按照以下步骤进行介绍：
1. 安装必要的工具和库
2. 加载人脸识别模型
3. 提取人脸特征
4. 进行人脸识别
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op
原创
2023-08-09 10:35:56
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人脸检测及识别python实现系列（2）——识别出人脸 从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的
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2024-06-12 20:00:09
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