原文:opencv.pico.npd.dlib.face++等多种人脸检测算法结果比较 NDP检测结果: 结果分析: Pico(Pixel Intensity Comparison-based Object detection)发表于2014年,它也继承于Viola-Jones算法并对其做了一部分改进,最大的不同在于特征提取方式,不同于Viola-Jones的Haar特征,pico则是提取点对特征,对两个像素点进行对比.实验表明这种特征比Haar特征更为有效,且运算时间更短. 这就意味着PICO…

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍…

人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等. 对于opencv的人脸检测方法,优点是简单,快速:存在的问题是人脸检测效果不好.正面/垂直/光线较好的人脸,该方法可以检测出来,而侧面/歪斜/光线不好的人脸,无法检测.因此,该方法不适合现场应用.而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测,效果会好于opencv的方法识别率会更高,本文会分别采用这几种方法来实现人脸识别.那个算法更好,跑跑代码就知道. 实时图像捕获 首先在进行人脸识别之前需要先来学点O…

源地址:http://www.thinkface.cn/thread-142-1-1.html 由于工作需要,我开始研究人脸检测部分的算法,这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程,在这里根据各种论文.网络资源的查阅和对代码的理解做一个简单的总结.我试图概括性的给出算法的起源.全貌以及细节的来龙去脉,但是水平有限,只能解其大概,希望对初学者起到帮助,更主要的是对我个人学习的一次提炼. 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据…

转载地址http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多…

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库进行人脸检测 / face detection 和剪切:   1. crop_faces_show.py : 将检测到的人脸剪切下来,依次排序平铺显示在新的图像上: 实现的效果如 图1 所示,将 图1 原图中的 6 张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸: 2. crop_faces_save.py : 将检测到的人脸存储为单个人脸图像: 图 1 原图 和 crop_faces_show.py 处理后得到的平铺人脸图像窗…

搜集整理了2004~2015性能最好的人脸检测的部分资料,欢迎交流和补充相关资料. 1:人脸检测性能 1.1 人脸检测测评 目前有两个比较大的人脸测评网站: 1:Face Detection Data Set and Benchmark(FDDB) 网址:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html FDDB是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库,为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台,其中涵盖在自然环境下的各种姿态的人脸:该校还维…

1.dlib 实现动态人脸检测及面部轮廓检测 模型下载连接 : http://dlib.net/files/ # coding:utf-8 import cv2 import os import dlib # http://blog.topspeedsnail.com/archives/6935 def assure_path_exists(path): dir = os.path.dirname(path) if not os.path.exists(dir): os.makedirs(dir…

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.…

人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计. 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.主要包括模板匹配.人脸特征.形状与边缘.纹理特性.颜色特征等方法. 基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计…