人脸检测实战：使用opencv加载深度学习模型实现人脸检测

和深度学习进行人脸检测 今天的博文分为三个部分。 在第一部分中，我们将讨论更准确的 OpenCV 人脸检测器的起源以及它们在 OpenCV 库中的位置。 然后我将演示如何使用 OpenCV 和深度学习在图像中执行人脸检测。 最后我将讨论如何使用 OpenCV 和深度学习将人脸检测应用于视频流。

【人脸识别】基于matlab小波不变矩人脸识别【含Matlab源码 1355期】

并将其应用于人脸识别领域。人脸图像被延伸为一系列同心的圆形图像, 计算这些图像的不变矩φ1, 形成不变矩矢量[φ1 (r1) , φ1 (r2) , …, φ1 (rn) ], 作为人脸图像的特征矢量, 在此基础上进行特征分类。我们利用ORL的人脸数据库进行测试并取得了良好的效果

基于 AdaFace 提供适合低质量人脸识别的人脸特征向量输出服务

AdaFace 提取人脸特征向量服务，项目来自： https://github.com/mk-minchul/AdaFace 拿到人脸特征向量可以用于获取人脸相似度，通过两个人脸向量的余弦相似度得分 AdaFace 简单介绍 低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为人脸属性被模糊和降

浅谈人脸识别优劣

最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。 相似性 不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。 易变性 人脸的外形很不稳定，人可以通

人脸检测实战终极：使用 OpenCV 和 Python 进行人脸对齐

800 像素。 然后将图像转换为灰度。 处理输入图像中的人脸检测，我们在其中应用了 dlib 的人脸检测器。 此函数返回 rects ，这是我们检测器发现的人脸周围的边界框列表。 在下一个块中，我们遍历 rects ，对齐每个人脸，并显示原始和对齐的图像。 # loop over

【书法字识别】基于matlab余弦形状相似度书法字识别【含Matlab源码 1356期】

匹配点。 在两字完全相同的情况下，每一点的最小匹配度PMC都为0； 1.3 单字的匹配度 计算样本字中各个点对相应点的匹配度之和加上与对应点的欧氏距离之和（乘上a，经验系数），匹配度越高该值越低，通过对该值排序可得形状相似度的排序。 2 预处理 Batch 批处理函数 通过U

人脸识别系列 | 实现人脸截图保存和128维向量化

前情提要 通过上一篇我们就可以对图片中的人脸进行识别，这篇文章就来教大家怎么对人脸部分进行截取保存。并且将图片中的每张人脸编码成一个128维长度的向量，通过这个后续能在人脸之间进行比对。 PIL导入 由于我们需要进行切割和保存所有我这里使用了PIL库进行，Python图像库PIL(Python

Matlab在线性代数中的应用（四）：相似矩阵及二次型

有时我们需要精确的特征值和特征向量，就须利用 Matlab 的符号运算功能。 在 Matlab 中创建符号矩阵和创建数值矩阵的形式很相似，只不过要用到符号定义函数sym。 下面介绍使用此函数创建符号矩阵的几种形式。  1、使用 sym 函数直接创建符号矩阵

人脸识别系列 | 人脸比对实现判断并查找面部特征

face_image ：输入的人脸图片 face_locations=None ： 可选参数，默认值为None，代表默认解码图片中的每一个人脸。 若输入face_locations()[i]可指定人脸进行解码 model=“large” ：输出的特征模型，默认为“large”，可选“small”。

模糊人脸数据集

  人脸数据集： https://zhuanlan.zhihu.com/p/48347016   关键点检测数据集 检测到人脸后，通常都需要定位出图像的轮廓关键点，关键点是人脸形状的稀疏表示，在人脸跟踪，美颜等任务中都很重要，现在已经从最开始的5个

《Python人脸识别：从入门到工程实践》 ——1.2　人脸识别发展状况

可以预见的未来，人脸识别领域必将会散发出更耀眼的光芒。下面，我们将从人脸识别的历史发展情况和当前技术热点，揭秘这项神秘而又熟悉的技术。1.2.1　人脸识别历史沿革对人脸识别的研究可以追溯到20世纪六七十年代，经过几十年的曲折发展，如今该技术已经日趋成熟。最早与人脸识别相关的研究并

人脸识别

最快人脸检测：

  最新版本支持pytorch。现已开源！支持最小检测人脸10x10大小   OpenCV DNN可以直接调用训练好的caffe模型文件，实现实时人脸检测，演示代码如下： 1#include <opencv2/opencv.hpp> 2#include

《Python人脸识别：从入门到工程实践》 ——1.1.2　人脸识别的应用

种方式才能建立高效的人脸图片检索索引呢？人脸检索的应用场景非常多，一个典型的例子是在重要的交通关卡布置人脸检索探头，将行人的人脸图片在犯罪嫌疑人数据库中进行检索，从而比较高效地识别出犯罪嫌疑人。（4）人脸分类场景我们这里指的人脸分类主要包括判断人脸图片中的人脸是男人还是女人，所属

大华人脸抓拍sdk调用

官网下载windows版sdk，人脸智能中有sdk，只能选择vs2013，高版本报错。   运行中报错： (ntdll.dll)处引发的异常 0x00007FFFD8969A9D (ntdll.dll)处(位于 FaceRecognition.exe 中)引发的异常:

ssh 人脸检测

  https://github.com/walkoncross/algortest-scripts-zyf/blob/8c77e0012994a66864aae957ddb21ccd4f348f69/face-det/widerface/ssh-fd-widerface-eval

python人脸考勤系统

基于一个开源项目进行改编设计 先来看演示，具体讲解有空再说… 设计数据库 数据库用于存储打卡信息等。

目标检测用在《人脸识别》

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时就认为本公司员工，如果误差太大就认为不是。即相似度。实现这一功能就是用Siamese网络。 下面是Siamese网络的基本结构：