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该API属于APIHub22579服务，描述: 基于业界领先的深度学习技术,利用人脸识别技术针对当下疫情防控,检测人群中是否有未戴口罩着,大大减少人工防疫成本,且准确度高于业界领先水平接口URL: "/maskDetect/query"
[5]孟逸凡,柳益君.基于PCA-SVM的人脸识别方法研究[J].科技视界. 2021,(07) [6]张娜,刘坤,韩美林,陈晨.一种基于PCA和LDA融合的人脸识别算法研究[J].电子测量技术. 2020,43(13) [7]陈艳.基于BP神经网络的人脸识别方法分析[J].信息与电脑(理论版)
首先，我们准备好一张图片，然后找一个在线转化图片为base64的网页，我选的是这个网站，http://imgbase64.duoshitong.com把图片上传上去，复制生成的base64编码就可以了，这里需要注意一点：生成的base64字符串开头是下面的字符串要去掉 data:image/png;base64
1. 概述 人脸贴图算法一般由在输入图片识别与检测人脸位置的神经网络实现。 人脸检测网络根据手机摄像头的输入图片判断是否有人脸存在以及人脸位置与大小，然后输出人脸目标检测框。本案例使用的CenterFace是一个基于CenterNet网络、可以高精度实时检测人脸的模型，网络结构
【功能模块】【操作步骤&问题现象】按照操作文档一步一步操作，没发现报错，但实际人脸检测的步骤时无法识别，不知道为什么【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）参见操作文档附件，访问链接为：https://mg0q97bfhrq-8090-cce-5.lf.templink
CV之FD&FA：利用MTCNN的脚本实现对LFW数据集进行FD人脸检测和FA人脸校准 目录 运行结果 运行过程 运行(部分)代码 在裁剪好的LFW数据集进行验证
案例引入 本节项目 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。 案例引入 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face
1人脸库构建 人脸识别模型的建立首先需要适当的人脸库。本文分两步构建人脸库。 (1) 选择OR L人脸数据库加入本文人脸库， 其中包含40个人的每人10张人脸图片， 一共400张图片， 每张大小是112×92像素， 图片格式是pgm。 (2) 作者利用电脑摄像头拍了10张本人的照片， 将这10张图片的格式转化为pgm格式，
一、把员工所有的数据都放在数据库里，然后通过卷积网络进行训练得到输出。如果部门新增加拉一个人，不用重新对网络进行训练，而只需把新进来的员工的图片放到数据库里，然后运用d函数进行判断。d函数即把人脸跟数据库里的数据进行比较，输出误差值，当误差值在合理范围内
在 CPU 上实时运行的重要原因。通过在逐渐降低的 RIP 范围内执行二元分类（是人脸或不是人脸），PCN 能在 360° RIP 旋转角度内准确地检测到人脸，而本项目重点就是实现这样旋转不变的人脸检测器。 https://github.com/MagicRoc
程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。 人脸图像特征提取 人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，
PCA（主成分分析）PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。PCA已在人脸识别和图像压缩等领域得到了广泛应用。PCA相关的数学概念•标准差公式为为标准差
通过调节刻度，让界面近似正方形： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# N = 100 a_data=[[238.0,277.0],[206.0,270.0],[197.0,261.0],[188.0,256.0]
该API属于VAS服务，描述: 该API用于分析华为云上的视频文件或视频流，识别其中的人脸并输出图片。说明：支持华为云OBS上的视频文件和华为云VIS的视频流。不支持OBS桶上经过KMS加密后的视频。视频编码格式要求为H264或者H265。视频中人脸分辨率不低于80*80。支持同时处理多达 10 路 1080P/25fps
该API属于FRS服务，描述: 查询当前用户所有人脸库的状态信息。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets"
二维人脸纹理贴图是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是将三维人脸模型的纹理信息映射到二维图像上，以便于进行人脸识别、表情分析等应用。本文将详细介绍基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图的实现步骤和数学公式。 1.1三维人脸网格模型
取人脸检测的数据，只能调用IVS_PU_RealPlay接口，设置fRealDataCallBack回调函数才能取得到元数据吗？因为这个接口会持续回流，有没有抓到图片都会走回调。如何让他抓到图的时候，才会走回调，又或者能不能通过设置告警回调接口取图片智能化数据。
人脸检测的英文名称是Face Detection. 人脸检测问题最初来源于人脸识别（Face Recognition）。人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟。人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束
Serverless人脸识别应用页面
pip install mmdet 自动安装mmcv win10上可以，服务器上没成功 报错： KeyError: 'SCRFD is not in the models registry'
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