理論知識(shí)，因此初學(xué)者也能輕松跟著步驟實(shí)現(xiàn)。 項(xiàng)目所需設(shè)備 硬件： 樹(shù)莓派 3 Model B； 樹(shù)莓派攝像頭模塊（PiCam）。 語(yǔ)言和庫(kù)： OpenCV Python 3 步驟 本文主要講述如何使用 PiCam 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人臉識(shí)別，如下圖所示： 本教程使用 OpenCV 完成，一個(gè)神奇的「開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)
2018-03-06 09:00:01
52163 一個(gè)簡(jiǎn)單的人臉檢測(cè)Demo
2020-04-08 17:49:28
人臉檢測(cè)算法及新的快速算法人臉識(shí)別設(shè)備憑借著便捷的應(yīng)用，以及更加新潮的技術(shù)，俘獲了不少人的好感。于是，它的應(yīng)用也在日益的變得更加的廣泛。由中國(guó)電子學(xué)會(huì)主辦的全國(guó)圖形圖像技術(shù)應(yīng)用大會(huì)，行業(yè)專家將介紹
2013-09-26 15:13:24
人臉檢測(cè)跟蹤與特征點(diǎn)定位系統(tǒng)
2012-08-06 13:07:16
>60可以認(rèn)為是同一個(gè)人，小于則認(rèn)為不是，調(diào)用方可以根據(jù)實(shí)際測(cè)試情況進(jìn)行調(diào)整2. 最小檢測(cè)人臉為32*32像素，建議臉部區(qū)域分辨率>64*64，當(dāng)圖片中有多個(gè)人臉時(shí)會(huì)默認(rèn)選取最大
2016-02-22 12:09:09
的運(yùn)用非常多。在家居、小區(qū)、教育、門店、交通、公安等許多地方都可以涉及到。我今天主要給大家講的就是人臉識(shí)別的智能行為檢測(cè)技術(shù)。行為就是比如你走路、腳步邁開(kāi)就是一個(gè)行為、舉個(gè)手就是一個(gè)行為、或者就是打哈欠
2017-07-07 13:30:42
金融領(lǐng)域的遠(yuǎn)程開(kāi)戶及大額提取的身份驗(yàn)證等?！ ∥恼麻_(kāi)始時(shí)提到的《機(jī)械戰(zhàn)警》中的橋段，則是1vN的人臉查找。機(jī)械戰(zhàn)警可以聯(lián)機(jī)查找一個(gè)保存了所有通緝犯數(shù)據(jù)的人臉庫(kù)，每次他遇到一個(gè)人，都會(huì)先獲取該人的人臉信息
2016-12-23 23:17:38
關(guān)鍵技術(shù) 人臉檢測(cè) “人臉檢測(cè)(Face Detection)”的作用就是要檢測(cè)出圖像中人臉所在位置?！ ?b class="flag-6" style="color: red">人臉檢測(cè)算法的輸入是一張圖像，輸出是人臉框坐標(biāo)序列，具體結(jié)果是0個(gè)人臉框或1個(gè)人臉框或多個(gè)人臉
2018-06-20 13:29:41
`如今，備受人們的關(guān)注還是自身安全和個(gè)人隱私。錢包、密碼、磁卡、鑰匙等傳統(tǒng)的安全措施已經(jīng)不能滿足人們的要求?？萍既Π堰@一要求利用了生物識(shí)別技術(shù)研究出了人臉識(shí)別。人臉技術(shù)的研究范圍：1.人臉檢測(cè)，從不
2017-06-29 11:52:58
YSQ（于仕琪）人臉檢測(cè)介紹：YSQ人臉檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)快速?gòu)囊曨l幀中檢測(cè)人臉并提取關(guān)鍵信息，支持多視角檢測(cè)，每個(gè)人臉提取68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)（Landmark）坐標(biāo)。算法使用標(biāo)準(zhǔn)C/C++實(shí)現(xiàn)，無(wú)任何第三方庫(kù)或工具依賴。具有以下特點(diǎn)
2019-07-29 06:49:25
簡(jiǎn)介人臉檢測(cè)主要是從一張圖像中檢測(cè)出是否有人臉，并輸出人臉的位置信息。這里我們使用Tengine來(lái)運(yùn)行retinaface人臉檢測(cè)模型。使用說(shuō)明1.請(qǐng)先確認(rèn)IMX307攝像頭和LCD屏幕驅(qū)動(dòng)都已
2021-06-01 13:57:09
` 本帖最后由 鏡面反射 于 2021-6-1 18:39 編輯
簡(jiǎn)介人臉檢測(cè)主要是從一張圖像中檢測(cè)出是否有人臉，并輸出人臉的位置信息。這里我們使用Tengine來(lái)運(yùn)行retinaface人臉
2021-06-01 13:51:57
在http://blog.csdn.net/andymfc/article/details/52997050文章中，已經(jīng)教大家如何利用Python實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的第一個(gè)部分——人臉檢測(cè)功能，今天在前面人臉
2018-09-21 10:53:31
，人臉檢測(cè)效果是非常好的，僅需20ms左右，人眼檢測(cè)效果不是太好，主要有眼鏡干擾。按照一下幾個(gè)步驟可以實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)：1、安裝opencv，自己百度吧2、vs創(chuàng)建一個(gè)dll，3. 利用labview調(diào)用
2016-05-12 17:29:21
，編程簡(jiǎn)單，廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活中的各個(gè)領(lǐng)域。LabVIEW自帶算法無(wú)法實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)以及識(shí)別，但是其支持調(diào)用第三方函數(shù)庫(kù)，因此，本課程利用LabVIEW調(diào)用第三方開(kāi)源庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了人臉的檢測(cè)和識(shí)別，可以用
2019-05-13 15:06:11
與試卷，公布綜合成績(jī)3、挑戰(zhàn)成功學(xué)員在3-5個(gè)工作日之內(nèi)即可收到退款【課程介紹】本課程主要以LabVIEW視覺(jué)和第三方開(kāi)源深度學(xué)習(xí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能。人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一
2019-04-28 10:00:25
RK3399Pro是怎樣去移植Tencent的mtcnn人臉檢測(cè)算法的？有哪些移植步驟？
2022-02-15 06:15:52
汽車行業(yè)ADAS功能需求日益增長(zhǎng)，防疲勞駕駛是一個(gè)熱門方向，對(duì)于駕駛員狀態(tài)的檢測(cè)，人臉識(shí)別是基礎(chǔ)，只有快速準(zhǔn)確地識(shí)別到人臉，才能對(duì)人臉狀態(tài)進(jìn)行分析。本文將介紹基于S32V來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的應(yīng)用。
2020-11-26 06:36:10
網(wǎng)上的教程都是在人臉上加個(gè)框框，進(jìn)行人臉識(shí)別，而不是進(jìn)行人臉檢測(cè)。請(qǐng)問(wèn)有誰(shuí)嘗試過(guò)和face++進(jìn)行交互，能夠識(shí)別攝像頭前的人是預(yù)存的人，嗯，類似于人臉開(kāi)密碼箱那種的。但是又想加上一部檢測(cè)到運(yùn)行拍照發(fā)郵件那個(gè)?
2020-06-10 09:28:11
/face_detect提供人臉檢測(cè)操作函數(shù)主要來(lái)看下人臉檢測(cè)組件。face_detect.h主要內(nèi)容如下，包括一個(gè)det（detect）類的3個(gè)人臉檢測(cè)API函數(shù)：class det {
2022-09-27 22:39:36
測(cè)試之多人臉識(shí)別【EASY EAI Nano開(kāi)源套件試用體驗(yàn)】6Qt測(cè)試之秒表本篇進(jìn)行人臉門禁打卡機(jī)這個(gè)綜合例程的測(cè)試，用到了Qt開(kāi)發(fā)，AI人臉檢測(cè)與識(shí)別，SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)操作等。在官方提供的例程
2022-10-16 11:08:42
項(xiàng)目名稱：活體人臉檢測(cè)試用計(jì)劃：理由：和同學(xué)在研究人臉檢測(cè)的具體落地，希望能基于AI Camera基于鴻蒙實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法邏輯計(jì)劃：和同學(xué)合作，分別展開(kāi)算法研究，開(kāi)發(fā)版學(xué)習(xí)以及具體項(xiàng)目落地工作預(yù)期成果：能夠成功識(shí)別人臉且判斷活體
2020-11-18 17:48:24
多張人臉識(shí)別
針對(duì)畫面中存在多張人臉的情況進(jìn)行測(cè)試
識(shí)別效果較好，速度較快。
同時(shí)終端輸出檢測(cè)到的人臉數(shù)量
動(dòng)態(tài)效果見(jiàn)底部視頻。
總結(jié)
本文介紹了 Milk-V Duo S 開(kāi)發(fā)板結(jié)合 OV5647 攝像頭模塊，實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)的項(xiàng)目設(shè)計(jì)，為該產(chǎn)品在 AI 相關(guān)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品應(yīng)用提供了參考。
2025-07-27 16:53:50
https://bbs.elecfans.com/jishu_2494616_1_1.html我們編譯了人臉檢測(cè)的應(yīng)用，現(xiàn)在攝像頭到了， 我們就進(jìn)行實(shí)際測(cè)試。 視頻見(jiàn)https
2025-07-11 22:33:24
芯片上方案比較少。我們嘗試在定點(diǎn)DSP上處理人臉檢測(cè)效率低，沒(méi)有達(dá)到我們預(yù)期的目的。而TMS620C6748芯片是我們另外一個(gè)選擇。該方案需要通過(guò)視頻采集圖像，利用圖像檢測(cè)算法獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，然后對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行人臉檢測(cè)算法識(shí)別，并對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
2015-09-10 11:09:12
，所以不使用這些。系統(tǒng)的使用分為兩個(gè)階段，訓(xùn)練階段和識(shí)別階段。訓(xùn)練階段主要是采集人臉圖像，經(jīng)一系列處理后，制作完成人臉數(shù)據(jù)庫(kù)。在識(shí)別階段，識(shí)別步驟如下：1系統(tǒng)開(kāi)機(jī)，開(kāi)始圖像采集。無(wú)人在門前的狀態(tài)下采集
2015-06-26 13:19:35
收到個(gè)飛騰派，周末有空玩玩。。。
Seetaface是2016年中科院老師開(kāi)源的的人臉識(shí)別引擎。https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine
源碼
2023-12-18 10:53:57
隨著視頻監(jiān)控應(yīng)用正在快速普及，一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)需求應(yīng)運(yùn)而生。動(dòng)態(tài)人臉比對(duì)技術(shù)無(wú)疑是最佳選擇，可從視頻監(jiān)控圖像中實(shí)時(shí)快速地檢測(cè)、查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而
2018-08-01 15:53:47
使用OpenVINO?模型的 OpenCV* 進(jìn)行人臉檢測(cè)。
使用 cv2.矩形 函數(shù)，能夠獲取檢測(cè)到的面部的坐標(biāo)。
檢測(cè)到多張人臉時(shí)，多個(gè)坐標(biāo)被捕獲到，伺服電機(jī)和步入器電機(jī)都發(fā)生移動(dòng)。
2025-03-07 06:35:09
集與MTCNN算法的準(zhǔn)確率相當(dāng)，可以應(yīng)用將該算法部署在邊緣設(shè)備，進(jìn)行人臉識(shí)別算法進(jìn)行整體算法提速。上圖展示了 算法 在 A73 CPU上面的運(yùn)行時(shí)間， 人臉檢測(cè)部分一般在 10ms-15ms 左右 ，人臉檢測(cè)+人臉特征提取 一般在 130-135ms,整體識(shí)別速度非常快速。需要改進(jìn)人臉識(shí)別算法的歡..
2021-12-15 07:01:06
，輸出多維特征。長(zhǎng)相相似的兩個(gè)人，經(jīng)過(guò)短時(shí)間的記憶，機(jī)器能比人類更迅速、更精準(zhǔn)地區(qū)分出二者面部在細(xì)節(jié)上的差別。機(jī)器在茫茫人海中找到一個(gè)人，知道你的身份信息其實(shí)只要通過(guò)3步：人臉預(yù)處理、特征提取、匹配識(shí)別
2018-05-24 19:36:47
【作者】：鄭夜星;林其偉;【來(lái)源】：《電視技術(shù)》2010年02期【摘要】：提出在增強(qiáng)層中引入一種快速的AdaBoost人臉檢測(cè)算法,定位出人臉區(qū)域,進(jìn)行位平面提升,優(yōu)先傳輸。在基本層引入基于增強(qiáng)層
2010-04-23 11:23:20
最近剛剛學(xué)習(xí)MATLAB，作為初學(xué)者對(duì)于人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別等不是很理解，關(guān)于人臉的輪廓提取還是有很多不明白的地方。
2020-02-16 22:05:12
for (int i = 0; i < faces.size(); i++){rectangle(frame, faces, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);}//當(dāng)只有一個(gè)人臉
2022-05-17 17:43:44
相應(yīng)的消息推送命令，這期blog將向大家介紹如何將這些程序模塊組織起來(lái)，形成一個(gè)完整的人臉檢測(cè)及身份識(shí)別模塊。這里我們通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)startPeopleDetect.py模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)整個(gè)功能，具體設(shè)計(jì)如下：1
2018-09-28 11:52:21
形成組網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)。客戶端為嵌入式Linux設(shè)備，采用QT庫(kù)顯示界面，通過(guò)攝像頭采集圖像。服務(wù)器為PC上 Ubuntu系統(tǒng)，采用QT庫(kù)顯示界面，以O(shè)penCV庫(kù)為基礎(chǔ)進(jìn)行...
2021-12-14 06:24:08
基于matlab的人臉檢測(cè)K-L的人臉識(shí)別（膚色分割和特征提取）[hide] [/hide]《labview人臉識(shí)別》課程鏈接：http://url.elecfans.com/u/bc0e010da8
2012-02-22 16:45:03
通過(guò)對(duì)基于Adaboost人臉檢測(cè)算法的研究，利用該算法與計(jì)算機(jī)視覺(jué)類庫(kù)openCV進(jìn)行人臉檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)出現(xiàn)在視頻或圖像中的人臉檢測(cè)。此外，在VC++6.0環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單的人臉
2014-12-23 14:19:38
人臉檢測(cè)是指對(duì)于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進(jìn)一步確定人臉的個(gè)數(shù)、具體位置以及大小的過(guò)程。作為一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題，人臉檢驗(yàn)包含兩個(gè)方面的內(nèi)容，一是特征提取，二是分類方法
2019-09-02 07:49:09
基于統(tǒng)計(jì)的方法。從高層的輸入輸出角度來(lái)描述，軟件輸入是一張圖像（可以表示為一個(gè)uint8_t或者uint16_t的數(shù)組），輸出是檢測(cè)的結(jié)果，如果檢測(cè)到人臉會(huì)輸出人臉的數(shù)量和對(duì)應(yīng)的位置，反之則會(huì)輸出未
2025-10-30 06:14:29
我正在嘗試使用 eIQ 門戶訓(xùn)練人臉檢測(cè)模型。我正在嘗試從 tensorflow 數(shù)據(jù)集 (tfds) 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，特別是 coco/2017 數(shù)據(jù)集。但是，我只想導(dǎo)入 wider_face。但是，當(dāng)我嘗試這樣做時(shí)，會(huì)出現(xiàn)導(dǎo)入程序錯(cuò)誤，如下圖所示。任何幫助都可以。
2023-04-06 08:45:14
怎樣采用LBP特征進(jìn)行人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別呢？如何利用Haar Cascade特征檢測(cè)器來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)呢？
2022-02-28 08:20:56
如何在RK3399上燒錄安卓系統(tǒng)？如何實(shí)現(xiàn)基于ncnn的RK3399上的mtcnn人臉檢測(cè)？
2022-03-04 07:29:13
;pd_2_00_pts81.dat", seeta::ModeStting::CPU, 0);獲取完面部特征數(shù)據(jù)后，SeetaFace2提供了一個(gè)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行保存對(duì)應(yīng)的人臉信息數(shù)據(jù)，以此來(lái)完成人臉信息的注冊(cè)：int64_t
2022-12-21 10:42:03
一、前言大概幾年前搞過(guò)一套嵌入式linux上的人臉識(shí)別程序，當(dāng)然人臉識(shí)別的核心算法并不是自己開(kāi)發(fā)的，關(guān)于人臉識(shí)別算法這一塊，雖然有眾多的開(kāi)源庫(kù)可以用，甚至還可以用opencv搞算法訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)之類
2021-12-23 06:38:28
怎樣去設(shè)計(jì)一種基于STM32F407的人臉檢測(cè)追蹤系統(tǒng)？其大致思路是怎樣的呢？
2021-10-18 06:16:16
是一個(gè)人臉識(shí)別的門禁系統(tǒng)開(kāi)源源碼及論文，基本功能實(shí)現(xiàn)，但其教程較簡(jiǎn)略且有欠缺。本教程將從零開(kāi)始，手把手教你如何一步一步實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，意在打造一個(gè)升級(jí)完整版、全CSDN最詳細(xì)版。本篇將有兩個(gè)版本：PC端Ubuntu與嵌入式ARM版本。本教程將從基本...
2021-12-14 06:44:12
有大神嗎？找大神幫忙做一個(gè)人臉識(shí)別
2017-04-17 21:39:11
本人新手，剛學(xué)數(shù)字圖像處理和matlab，現(xiàn)在要完成檢測(cè)人臉的任務(wù)，就是給一副圖像，就能將其中人臉檢測(cè)定位出來(lái)，用矩形框表示即可，但是最好還是能圈出人臉輪廓，煩請(qǐng)哪位大俠幫幫忙呀！
2013-11-20 23:52:19
知道它是如何實(shí)現(xiàn)的嗎？ 人臉識(shí)別技術(shù)包含三個(gè)部分： 1.人臉檢測(cè) 面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法： ?、賲⒖寄０宸ā ∈紫仍O(shè)計(jì)一個(gè)或
2016-04-07 17:23:37
Eye Closure的縮寫，指在一定的時(shí)間內(nèi)眼睛閉合時(shí)所占的時(shí)間比例。流程為人臉檢測(cè)、人眼定位、眼睛狀態(tài)值計(jì)算。首先，我們使用工業(yè)相機(jī)采集到人臉，再用Adaboost算法精確了人臉檢測(cè)。在人臉檢測(cè)
2014-04-17 14:38:44
精度和速度是人臉檢測(cè)系統(tǒng)的兩個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)傳統(tǒng)人臉檢測(cè)方法兩者不能兼優(yōu)的問(wèn)題，該文提出一種結(jié)合顏色空間和特征區(qū)域的人臉檢測(cè)方法。該方法采用膚色模型提取膚色像
2009-04-15 08:55:34
25 快速人臉檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):為了快速而準(zhǔn)確地在復(fù)雜背景的灰度或彩色圖像中檢測(cè)人臉,對(duì)實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)方法做了一些擴(kuò)展并根據(jù)該方法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)快速人臉檢測(cè)系統(tǒng),系統(tǒng)
2010-01-02 14:20:2120 人臉檢測(cè)系統(tǒng)的SoPC設(shè)計(jì)關(guān)鍵詞：32位Nios Ⅱ軟核處理器，SoPC，F(xiàn)PGA，圖像采集，系統(tǒng)軟件引言人臉檢測(cè)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中十分重要的研究領(lǐng)域，正受到越來(lái)越多的關(guān)注。傳
2010-02-05 08:23:4034 通過(guò)攝像頭對(duì)人員進(jìn)行安全帽穿戴檢測(cè)和人臉識(shí)別，只有在滿足這兩個(gè)條件的情況下，閘機(jī)才會(huì)打開(kāi)，允許其進(jìn)入工地施工區(qū)域。安全帽穿戴檢測(cè)人臉閘機(jī)聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)人員是否佩戴
2024-08-27 20:22:47
在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中視頻人臉的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)已成為 人臉識(shí)別 領(lǐng)域最活躍的研究方向之一，介紹了人臉檢測(cè)的應(yīng)用，對(duì)提高檢測(cè)和跟蹤的魯棒性和精確性問(wèn)題的理論研究算法進(jìn)行了總結(jié)。
2011-08-05 15:16:3954 通過(guò)對(duì)基于Haar-like特征的AdaBoost人臉檢測(cè)算法研究，利用由該算法訓(xùn)練的級(jí)聯(lián)分類器和計(jì)算機(jī)視覺(jué)類庫(kù)OpenCV進(jìn)行人臉檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了基于靜態(tài)圖像、攝像頭視頻和avi視頻的人臉檢
2011-08-29 14:36:5943 通過(guò)對(duì)基于Adaboost人臉檢測(cè)算法的研究，利用該算法與計(jì)算機(jī)視覺(jué)類庫(kù)openCV進(jìn)行人臉檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)出現(xiàn)在視頻或圖像中的人臉檢測(cè)。此外，在VC++6.0環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單
2012-06-15 10:53:14477 人臉圖像檢測(cè)在實(shí)際運(yùn)行中，復(fù)雜的背景、和人臉選擇位置與大小都會(huì)影響到人臉識(shí)別率。為了克服這些因素并減少環(huán)境的干擾，設(shè)計(jì)了一種人臉圖像檢測(cè)與正規(guī)化的方法，詳細(xì)論述了
2012-11-09 16:09:1643 實(shí)現(xiàn)了對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單的人臉檢測(cè)系統(tǒng)軟件的界面開(kāi)發(fā)，該系統(tǒng)對(duì)人臉檢測(cè)的速度較快，檢測(cè)結(jié)果較為準(zhǔn)確，可以作為其他人臉檢測(cè)或人臉模式識(shí)別的系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)。 隨著計(jì)算機(jī)與數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的高速發(fā)展，人臉檢測(cè) 技術(shù)在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。 人臉檢測(cè)技術(shù)是指在視頻
2017-10-20 16:39:343 的人臉檢測(cè)算法成為人臉識(shí)別技術(shù)中一個(gè)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題和研究熱點(diǎn)。伴隨著自動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，人臉檢測(cè)方法也日漸成熟?，F(xiàn)在的人臉檢測(cè)算法大致有：基于膚色特征的檢測(cè)算法、基于圖像分割的檢測(cè)算法、基于可變形模板
2017-10-30 14:09:434 1. 人臉檢測(cè) “人臉檢測(cè)(Face Detection)”是檢測(cè)出圖像中人臉所在位置的一項(xiàng)技術(shù)。 人臉檢測(cè)算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標(biāo)序列(0個(gè)人臉框或1個(gè)人臉框或多個(gè)人臉框)。一
2017-11-15 18:02:014072 
為了解決存在外界干擾的人臉的檢測(cè)和準(zhǔn)確定位與跟蹤問(wèn)題，避免過(guò)于依賴軟技術(shù)造成的算法復(fù)雜性，采用軟硬件結(jié)合的方式，基于Mega2560單片機(jī)、VS2008開(kāi)發(fā)環(huán)境與OpenCV函數(shù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè)
2017-11-24 11:13:454 為充分利用人臉視頻圖像序列中的時(shí)空信息，獲得更加準(zhǔn)確的人臉比對(duì)圖像序列，提出一種結(jié)合人臉跟蹤的人臉檢測(cè)框架。使用簡(jiǎn)單快速的正面人臉檢測(cè)算法對(duì)人臉視頻圖像序列進(jìn)行檢測(cè)，用檢測(cè)的結(jié)果對(duì)人臉跟蹤算法進(jìn)行
2017-11-25 09:32:270 兩個(gè)問(wèn)題，相比之前的人臉檢測(cè)以及人臉跟蹤評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，提出了一種視頻中人臉位置的定量檢測(cè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，并且提出了一種視頻中人臉位置的檢測(cè)方法。該方法首先通過(guò)改進(jìn)的Haar-Like級(jí)聯(lián)分類器在目標(biāo)區(qū)域中檢測(cè)到人臉初始位置；然后
2017-12-05 11:06:011 人臉檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)熱點(diǎn)研究問(wèn)題之一，不僅因?yàn)槠涫侵T多自動(dòng)面部分析技術(shù)（比如人臉識(shí)別與驗(yàn)證、人臉追蹤、面部表情分析、人臉重建和人臉檢索等技術(shù)）的基礎(chǔ)，而且在普通配置個(gè)人計(jì)算機(jī)上，算法快速、精確地
2018-01-23 13:54:191 是同一個(gè)人，并返回置信度分?jǐn)?shù)和相應(yīng)的閾值，以便評(píng)估相似度?？啥ㄖ聘N合各場(chǎng)景的解決方案。?人臉搜索在預(yù)置的人臉集合中搜索相似的人臉。通過(guò)人臉搜索可確認(rèn)人員身份，目前已廣泛用于人臉門禁、安防監(jiān)控等場(chǎng)景
2018-04-23 15:53:08334 人臉檢測(cè) 識(shí)別一直是圖像算法領(lǐng)域一個(gè)主流話題。前年 SeetaFace 開(kāi)源了人臉識(shí)別引擎，一度成為熱門話題。
2018-07-09 11:02:5313251 ）模式，即MS-KCF人臉檢測(cè)模型。首先，利用MS模型快速精確地對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)，并且更新跟蹤模型；其次，將檢測(cè)到的人臉坐標(biāo)信息輸入到KCF跟蹤模型中進(jìn)行穩(wěn)定的跟蹤，并加快整體的檢測(cè)速度；最后，為了防止跟蹤丟失，跟蹤數(shù)幀后再次更新檢測(cè)模型，重新對(duì)人臉
2019-01-15 15:44:5017 libfacedetection是一個(gè)基于CNN的人臉檢測(cè)的開(kāi)源庫(kù)。CNN模型已在C源文件中轉(zhuǎn)換為stastic variales。源代碼不依賴于任何其他庫(kù)，你需要的只是一個(gè)C++編譯器?？梢允褂肅 ++編譯器在Windows，Linux，ARM和任何平臺(tái)下編譯源代碼。
2019-03-18 10:06:5813966 
Face verification，人臉校驗(yàn)是基于pair matching的方式，所以它得到的答案是“是”或者“不是”。在具體操作的時(shí)候，給定一張測(cè)試圖片，然后挨個(gè)進(jìn)行pair matching，matching上了則說(shuō)明測(cè)試圖像與該張匹配上的人臉為同一個(gè)人的人臉。
2019-08-08 15:01:433881 
以上人臉識(shí)別過(guò)程，存在一定的問(wèn)題，當(dāng)人臉原始數(shù)據(jù)比較大時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)中必然存在比較多的人臉數(shù)據(jù)，當(dāng)進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，被識(shí)別的人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)對(duì)比時(shí)，必然會(huì)消耗大量的時(shí)間，對(duì)人臉實(shí)時(shí)識(shí)別的速度有較大的影響。
2019-09-20 16:18:493967 
為了實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉檢測(cè)的目的，本文采用基于ＭＦＣ 框架下使用ＯｐｅｎＣＶ 視覺(jué)庫(kù)的方法．文章重點(diǎn)分析了一種人臉檢測(cè)中使用的特征分類算法：Ａｄａｂｏｏｓｔ 算法．文中闡述了該算法的原理，圖文并茂地展示了如
2019-11-05 11:57:436 的影響。采用二維主成分分析算法，對(duì)同一個(gè)人多幅不同表情的人臉圖像進(jìn)行采集和特征提取并歸類。對(duì)ORL人臉庫(kù)及實(shí)際外場(chǎng)背景下的人臉圖像進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，該方法可有效解決復(fù)雜背景下的人臉識(shí)別問(wèn)題，具有快速、高效的實(shí)用性，正確識(shí)
2019-12-06 15:36:3715 人臉識(shí)別作為一項(xiàng)成熟的生物識(shí)別技術(shù)，目前已廣泛應(yīng)用于金融、公安、社會(huì)服務(wù)、電子商務(wù)等領(lǐng)域。然而人臉很容易用視頻或照片等進(jìn)行復(fù)制，人臉活體檢測(cè)是人臉識(shí)別能否有效應(yīng)用的前提，目前對(duì)活體檢測(cè)方法的研究有
2020-03-11 16:06:005116 3月11日消息，京東數(shù)科自研的輕量級(jí)人臉檢測(cè)器Centerface，可以同時(shí)預(yù)測(cè)面部框和界標(biāo)位置，在速度和準(zhǔn)確性上均表現(xiàn)出色。通過(guò)將人臉檢測(cè)和對(duì)齊轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)估計(jì)問(wèn)題，克服了以前基于錨的方法
2020-03-12 16:01:5690918 單人臉對(duì)比技術(shù)：在本地實(shí)現(xiàn)1對(duì)1的人臉對(duì)比。比較兩個(gè)人的相似度，主 要 應(yīng)用于人臉解鎖。對(duì)比兩張照片上的人臉，判斷是否是同一個(gè)人，支持 雙目活體驗(yàn)證。
2020-06-10 11:01:473518 萬(wàn)維人臉識(shí)別技術(shù)是利用分析比對(duì)的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，一項(xiàng)熱門的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究領(lǐng)域，其中包括人臉追蹤偵測(cè)，自動(dòng)調(diào)整影像放大，夜間紅外偵測(cè)，自動(dòng)調(diào)整曝光強(qiáng)度等技術(shù)！那么問(wèn)題來(lái)了，如果一個(gè)人化妝了還能被人臉
2020-07-09 17:23:4510952 本文主要介紹實(shí)現(xiàn)一個(gè)人臉識(shí)別進(jìn)行開(kāi)鎖的功能，用在真人實(shí)景游戲業(yè)務(wù)中。來(lái)源：騰訊技術(shù)工程微信號(hào)作者：eckygao，騰訊 CSIG 云產(chǎn)品部
2020-12-10 18:37:57944 醫(yī)療等領(lǐng)域被廣泛地應(yīng)用，人臉識(shí)別技術(shù)的高速發(fā)展與應(yīng)用同時(shí)也出現(xiàn)不少質(zhì)疑。其中之一就是人臉識(shí)別很容易被照片、視頻、人臉模型等方式輕易蒙混，并且網(wǎng)絡(luò)上也傳出不少破解方法。針對(duì)這些問(wèn)題，人臉識(shí)別技術(shù)其實(shí)也是進(jìn)行了升級(jí)迭代，當(dāng)前的人臉識(shí)別系統(tǒng)是需要具有活體檢測(cè)功能的。那么人臉活體檢測(cè)功能到底是什么呢？
2021-01-12 11:03:5913266 人臉檢測(cè)算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標(biāo)序列（0個(gè)人臉框或1個(gè)人臉框或多個(gè)人臉框）。一般情況下，輸出的人臉坐標(biāo)框?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">一個(gè)正朝上的正方形，但也有一些人臉檢測(cè)技術(shù)輸出的是正朝上的矩形，或者是帶旋轉(zhuǎn)方向的矩形。
2021-04-26 14:05:144208 人臉檢測(cè)是指從輸入圖片或視頻中找到人臉的精確位置并確定其大小。為了應(yīng)對(duì)尺度多樣性特別是小尺寸人臉給人臉檢測(cè)任務(wù)帶來(lái)的困難，文中提岀一種新的基于特征圖融合的小尺寸人臉檢測(cè)方法。首先，合理地選擇待檢測(cè)
2021-05-29 14:17:0110 作者：nihate轉(zhuǎn)自：AIZOO幾個(gè)月前，AIZOO曾經(jīng)盤點(diǎn)過(guò)?最強(qiáng)六大開(kāi)源輕量級(jí)人臉檢測(cè)項(xiàng)目分析 | 附打包下載，nihate同學(xué)將它豐富到10種算法...
2022-01-26 17:35:013 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)是一個(gè)非常核心的算法業(yè)務(wù)，其在許多場(chǎng)景中都有應(yīng)用。比如我們常用的換臉、換妝、人臉識(shí)別等2C APP中的功能，都需要先進(jìn)...
2022-02-07 12:33:543 在這個(gè)項(xiàng)目中，我們將使用 ESP32-CAM 構(gòu)建一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)還可以通過(guò)識(shí)別未經(jīng)授權(quán)的人的面部來(lái)作為 ESP32-CAM 安全系統(tǒng)。ESP32-CAM 是一款非常小的攝像頭模組，采用
2022-08-22 16:35:2718268 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《Xilinx KV 260構(gòu)建一個(gè)人臉識(shí)別車庫(kù)門鎖.zip》資料免費(fèi)下載
2022-10-26 11:24:367 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《智能人臉檢測(cè)門鎖.zip》資料免費(fèi)下載
2022-11-09 09:37:511 基于python代碼的一個(gè)人臉識(shí)別的實(shí)例，完整的實(shí)例，本人在pycharm中實(shí)測(cè)通過(guò)，是一個(gè)很基礎(chǔ)的入門級(jí)的人臉檢測(cè)和識(shí)別。
2023-07-18 11:11:2851 人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的首要步驟。其目標(biāo)是在圖像或視頻中準(zhǔn)確地定位人臉的位置。人臉檢測(cè)算法常用的方法有基于特征的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。其中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法在檢測(cè)速度和準(zhǔn)確率上有較大優(yōu)勢(shì)。
2024-02-18 13:52:444655 人臉檢測(cè)與識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，具有廣泛的應(yīng)用前景，如安全監(jiān)控、身份認(rèn)證、智能視頻分析等。本文將詳細(xì)介紹人臉檢測(cè)與識(shí)別的方法。 引言 人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)中扮演著
2024-07-03 14:45:052135 人臉檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，主要用于識(shí)別和定位圖像中的人臉。以下是五種常見(jiàn)的人臉檢測(cè)方法及其特征和優(yōu)缺點(diǎn)的介紹： 基于膚色的方法 特征：基于膚色的方法主要利用人臉膚色與背景膚色的差異
2024-07-03 14:47:151998 人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的兩個(gè)重要技術(shù)，它們?cè)谠S多應(yīng)用場(chǎng)景中都有廣泛的應(yīng)用，如安全監(jiān)控、身份驗(yàn)證、社交媒體等。盡管它們?cè)谀承┓矫嬗邢嗨浦帲鼈冎g存在一些關(guān)鍵的區(qū)別。本文將詳細(xì)介紹人臉
2024-07-03 14:49:073141 人臉檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，它涉及到從圖像或視頻中檢測(cè)出人臉的位置和大小。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，人臉檢測(cè)模型的性能得到了顯著提升。以下是一些常見(jiàn)的人臉檢測(cè)模型
2024-07-03 17:05:262319 人臉檢測(cè)模型的精確度評(píng)估是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，涉及到多個(gè)方面的因素。本文將從以下幾個(gè)方面進(jìn)行介紹：人臉檢測(cè)模型的基本概念、評(píng)估指標(biāo)、評(píng)估方法、影響因素以及提高精確度的策略。 人臉檢測(cè)模型的基本概念 人臉
2024-07-04 09:14:181500
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