关于PCA的理论，资料很多，公式也一大把，本人功底有限，理论方面这里就不列出了。下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维。把原始数据中每个样本用一个向量表示，然后把所有样本组合起来构成一个矩阵。当然了，为了避免样本的单位的影响，样本集需要标准化。求该矩阵的协防差矩阵求步骤2中得到的协方差矩阵的特征值和特征向量。将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵，并根据指定的PC
一、Haar-like特征边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征【也可以分成三类：边缘特征、线性特征(包含对角线特征)、点特征（中心特征）】，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深
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2024-01-09 19:10:32
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qt利用opencv3.4进行人脸识别和特征点提取1本文是用qt5.6.3和opencv3.4、opencv_contrib3.4在windows平台下实现人脸识别以及特征值提取 **2** qt调用opencv可以自己编译也可以使用别人利用mingw编译好的库，现在常用的方法就是利用VS编译，也可以利用qt自己进行编译。但是两者都要下载cmake，安装的时候要选择第二个自动加入环境变量，如果选择
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2024-05-07 13:28:56
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去年Unity技术经理鲍健运进行了二次在线直播课程－Unity面部捕捉解决方案，经过二期的技术直播，相信不少开发者对于我们Unity官方的Facial AR Remote意犹未尽。鲍老师通过本文对直播内容的梳理进行了梳理，藉以帮助对于该项技术有兴趣的Unity开发者、3D美术、二次元行业从业人员，乃至网络主播进行入门，赶紧来温习吧。小提醒：直播课程的回放请拖动本文到底部访问。什么是面部动作捕捉技术
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2024-05-08 21:56:37
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系统：从AI到AR无所不能华为P20系列手机在系统上搭载了基于Android 8.1的EMUI 8.1，而在发布会上据余承东说，EMUI 8.1正积极努力的创造一个良好的AI生态，而在麒麟970的加持下，这个完成的华为AI生态环境是完全可期的。面部识别这次在发布会上仅仅一带而过，不过这方面华为依然不乏亮点，例如在黑暗的环境中也可以进行面部识别，这真的很imba。在解锁
官网软件下载：https://www.facewaretech.com/官网教程：http://support.facewaretech.com/官网素材下载：https://www.facewaretech.com/learn/free-assetsFaceware Analyzer + Faceware Retargeter（Maya）+ Unity真人面部动作 -- 动作数据 --
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2024-03-13 13:27:02
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目的1、Unity集成openinstall sdk？即免填邀请码安装的渠道追踪统计服务最近在使用一个叫openinstall的SDK，通过它实现免填邀请码的功能，集成到unity游戏开发中。对App安装流程的优化，尤其是免填写邀请码安装，App推广的有奖邀请活动更大程度的达到推广爆炸式的效果。在分享链接自定义各种动态参数（如推广渠道号，邀请码，游戏房间号，用户id等等）。通过在分享链接url中附
在本博文中，我将详细介绍如何使用JavaCV提取面部特征，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等内容。
JavaCV是用于计算机视觉和机器学习的开源库，它为OpenCV的Java封装提供了强大的支持。通过JavaCV，我们可以方便地从图像中提取面部特征，这对于开发面部识别和相关应用非常重要。
## 环境准备
在进行JavaCV面部特征提取之前，需要准备好开发环境。以
OpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。对于类似于人脸的对象，你或许需要不少于 6000 个分类器，每一个都需要成功匹配
百度AI开放平台是百度推出的一个人工智能服务平台，该平台提供了很多当下热门技术的解决方案，如人脸识别，语音识别，语音智能等。其中人脸识别的SDK支持很多语言，包括Java，PHP，Python，C#，Node.js，Android和iOS等，使用C#进行脚本语言开发的Unity3d自然也可以很方便的使用这些SKD。1、下载人脸识别SDK 下载解压后得到一个叫aip-csharp-sdk-
itle: unity-变形_可制作面部表情 categories: Unity3d tags: [unity, 变形, 面部表情, max] date: 2019-04-16 20:32:53 comments: falseunity-变形_可制作面部表情前篇3ds max 中製作表情動畫 - https://www.youtube.com/watch?v=ZqRMegDgif8
使用3dmax
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2023-10-01 13:14:46
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人脸检测与美颜技术介绍 目录人脸检测与美颜技术介绍人工智能(AI)人工智能、机器学习与深度学习的关系机器学习与深度学习的区别深度学习简介深度学习模型深度学习的历史深度学习的工具神经网络的几个概念OpenCVOpenCV与其它视觉函数库性能对比OpenCV应用领域OpenCV Windows版本OpenCV MAC版本OpenCV Android版本OpenCV模块Core-核心功能模块Imgpro
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2024-07-25 12:05:26
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插件收集
unity3d 面部捕捉识别插件 Cinema Face Cap 0.9.2.0 最新版
TimeF--------------------------------------------------
较完整落体动作
Hero General Animation Collection
全民超神场景
https://it
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2024-02-07 10:30:03
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# PyTorch面部特征点Insightface
 命令行里运行 根据帮助文档 python 程序路径 -c 图片1路径 图片2路径
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2018-08-28 22:06:00
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在这篇博文中，我将分享如何使用Java和OpenCV实现面部表情捕捉的过程。随着人工智能和计算机视觉的迅猛发展，面部表情识别已成为一个热门的研究领域，它在心理学、人机交互、游戏开发等多个领域都有广泛的应用。
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### 背景定位
面部表情捕捉的技术定位在于通过分析人脸图像来理解情感状态。此技术在商业、医疗和社交等领域具有重要的应用价值。我们需要借助OpenCV的强大图像处理能力来实现这一
特征，判决，得到判决 1.什么是haar特征？特征 = 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量，矩阵，多维。实际上就是矩阵运算 2.如何利用特征 区分目标？ 阈值判决，如果大于某个阈值，认为是目标。小于某个阈值认为是非目标。 3.如何得到这个判决？ 使用机器学习，我们可以得到这个判决门限 
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2024-04-01 05:58:57
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OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
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2024-04-23 21:30:39
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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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