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该API属于FRS服务，描述: 对输入图片进行人脸检测和分析,输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置和人脸关键属性。接口URL: "/v2/{project_id}/face-detect"
该API属于FRS服务，描述: 查询指定人脸库中人脸信息。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}/faces"
该API属于FRS服务，描述: 删除人脸库以及其中所有的人脸。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}"
该API属于FRS服务，描述: 查询人脸库当前的状态。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}"
该API属于FRS服务，描述: 自定义筛选条件,批量删除人脸库中的符合指定条件的多张人脸。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}/faces/batch"
该API属于FRS服务，描述: 添加人脸到人脸库中。将单张图片中的人脸添加至人脸库中,支持添加最大人脸或所有人脸。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}/faces"
该API属于FRS服务，描述: 创建用于存储人脸特征的人脸库。您最多可以创建10个人脸库,每个人脸库最大容量为10万个人脸特征。如有更大规格的需求请联系客服。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets"
人脸仿射变换是人脸识别过程中常见人脸对齐的一处理手段。本文介绍利用Atlas的内置的算子实现在芯片上完成人脸仿射变换的计算过程。
（5）交互式应用场景美颜类自拍软件大家或许都很熟悉，该类软件除能够实现常规的磨皮、美白、滤镜等功能外，还具有“大眼”“瘦脸”、添加装饰类贴图等功能。
这是一个人脸检测的小应用，目前该应用程序还有很多bug。算是小试牛刀吧，提前了解下人脸检测的功能。
人脸识别的应用在日常生活中已经很常见，下面，就带大家了解人脸识别涉及的几个关键技术。1、人脸检测：顾名思义，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，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形。
最近一段时间在学习人脸识别的内容，自己整理了相关的学习笔记构成这篇博客，大致分为以下四个部分来总结：人脸问题概述 人脸数据集人脸检测算法人脸识别算法一.人脸问题概述 ：1. 人脸识别，指利用分析比较人脸特征信息，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别以及身份确认查找。
这个实现过程可以说是“万变不离其宗”，最核心的技术便是提取人脸图像的高级特征，我们将会在后续的例子中逐步印证这一点。
opencv 视频中人脸检测 先看一下运行结果： 源代码： //头文件 #include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include<opencv2/highgui
有关键点，有权重，好像12.58m,效果好比较好 https://github.com/cleardusk/3DDFA 据说GTX1080可达10ms/帧，值得试试 地址在 https://github.com/YadiraF/PRNet
import osimport timefrom math import ceil import onnxruntimeimport numpy as npimport cv2import argparseimport argparseimport
人脸识别是什么 人脸识别基本原理：找到人脸----> 分析人脸特征----> 人脸特征提取-----> 人脸识别比对 机器处理图片的图像算法： 人脸识别的应用场景：1.
例如，在进行人脸身份认证时，不可避免地会经历诸如图像采集、人脸检测、人脸定位、人脸提取、人脸预处理、人脸特征提取、人脸特征对比等步骤，这些都可以认为是人脸识别的范畴。
人脸跟踪的技术原理 人脸跟踪技术通常基于以下步骤实现： 初始化：在视频序列的第一帧中，利用人脸检测API定位和标定人脸，获取初始的人脸位置和姿态信息。 连续检测：随后，在后续的视频帧中，使用人脸检测API对人脸进行连续检测，更新人脸的位置和姿态信息。
数据集：celebA 这篇论文做的是人脸属性迁移，通过输入目标图像和迁移标签来生成目标图像。 实验效果图
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