通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

原文 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/05/29/3107013.html 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口编程入门 http://www.cnblogs.com/

原文:[原创]Matlab与.NET混合编程解决人脸识别问题 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口编程入门 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/05/16/3082299.

AI时代的到来,手机上的APP开始应用人脸识别去完成事情,如iphoneX的人脸解锁,百度自动贩卖机的人脸识别系统进行支付,支付宝的人脸识别登录等,提高了使用软件的易用性,但也因为其便利性,在某些市面上的应用已经发生了非本人(活人)通过图片可通过人脸识别,想想这样自己在应用上存储的信息和钱财不能得到保障,是一件很可怕的事情.因为这样,更应该去了解人脸识别的理论及实现,从而更好的去防范这种行为的发生.话不多说,把实现方法和在实现过程中遇到的问题和大家讨论讨论~ 一.环境准备 MacOs+PyCha

一.实验目的:我这里完成的是,将8张人脸图片(4组,每组两张)存入库中,选取1张图片,程序识别出与其匹配的另一张. 这里介绍分三个步骤完成该工作,①程序读取摄像头.拍照 ②程序从电脑文档中读取图片   ③检测人脸,并用红框框出人脸 ④使用感知哈希算法匹配最相似的图片 二.实验环境: Win 7(x64).visual studio 2010.openCV-2.4.3 使用语言:C++ 三.实验准备:①安装好vs2010,本文不予介绍.   ②配置opencv : 1'进入官网下载http://o

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

这次给大家分享一个图像识别方面的小项目,主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片,也就是辨别不同的人. 环境:VS2013+opencv2.4.13 主要是算法:opencv中人脸识别算法(截取人脸)+哈希算法(辨别人脸) opencv中人脸识别算法:这个很常用,就是普通的人脸识别算法,直接上代码: void IdentifyFace(Mat image) //识别并截取人脸 { CascadeClassifier ccf; ccf.load(xmlPath); v

import cv2from make_imge import get_file_namefrom train_ph import Modelimport os IMAGE_SIZE = 128if __name__=="__main__": name = get_file_name("E:\\gender_image") model = Model() model.load() facecas = cv2.CascadeClassifier("C:\\m

需要掌握知识python,opencv和机器学习一类的基础 过一段时间代码上传github,本人菜j一个,虽然是我自己谢的,也有好多不懂,或者我这就是错误方向 链接:https://pan.baidu.com/s/15IK5RWrRAr_wNLFreuK7VQ 提取码:ykkn 人脸识别的步骤: 人脸检测 haar人脸检测, lbp人脸检测 特征处理 图片大小尺寸统一 彩色灰度转换 图片编成一维矩阵 特征提取处理 归一化 特征选择-删除低方差的特征 分析进行特征降维 训练集与测试集以一定比例数据

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 使用多任务级联卷积网络连接人脸检测和对齐 摘要-因为可能有着多种姿势.照明和遮挡(various poses, illuminations and occlusions),在非限制环境下的人脸检测和对齐是很有挑战性的.目前的研究显示了深度学习方法能够在这两个任务上获得优异的性能.在该论文中,我们提出了一个深度级联多任务框架,用来探

DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 这个论文我们使用深度学习解决了在静态人脸图像中面部年龄的估计.我们的卷积神经网络使用了VGG-16结构,并在用于图像分类的ImageNet的数据集上预训练.除此之外,由于面部年龄的注释图像数量的限制,我们探究了微调带有可用年龄的爬取的网络人脸图片的好处.我们从IMDB和Wikipedia上爬取了0.5百万张名人的图片,并公布出来.这是目前为止最大的用于年龄检测的数据集.我们提出了将

DeepFaceLab自带的视频素材,一个是钢铁侠托尼斯塔克,一个是变形金刚男主角山姆.每一个视频中只有一个人.所以当你第一次玩的时候很顺畅,什么都不用管,一步一步按教程来就好好了. ​ 直到有一天你换了一个新的视频.而一个视频中出现的人物不止一个,或者一个画面中就有一群人.这个时候你就会遇到一个问题:如何只换你想换的那个人? 按默认的流程来走的话,是所有人的脸都会被换掉. 此时,你就必须学会一个新技能,如何指定换脸的对象.这个问题,其实软件本身已经考虑到了. 下面我具体说一下,如何实现只换一个

学习深度学习已有一段时间了,总想着拿它做点什么,今天终于完成了一个基于caffe的人脸检测,这篇博文将告诉你怎样通过caffe一步步实现人脸检测.本文主要参考唐宇迪老师的教程,在这里感谢老师的辛勤付出. 传统机器学习方法实现人脸检测: 人脸检测在opencv中已经帮我们实现了,我们要把它玩起来很简单,只需要简简单单的几行代码其实就可以搞定.(haarcascade_frontalface_alt.xml这个文件在opencv的安装目录下能找到,笔者的路径是:E:\opencv2.4.10\ope

日期和时间数据的处理. (1)字符串日期 ‘20080301’,这一串为字符串日期,但必须保证为四位的年份,两位的月份,两位的日期.例如,查询订单表日期大于‘20080301’.可以这样写: 1 select * from sales.orders 2 where orderdate>'20080301' 结果如图所示: (2)cast进行转化.例如,可以讲‘20080301’转化为时间类型.其结果跟上图一样. 1 select * from sales.orders 2 where order

最近在训练一个人脸识别的模型,而项目训练需要大量真实人脸图片样本. 刚好项目用到opencv识别人脸,可以把每一帧图片保存下来,用此方法可以方便的获取大量的脸部样本,大约20分钟可以获取到10000张. #-*- encoding:utf8 -*- import cv2 import os import sys import random # 获取分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml

背景 目前AI 处于风口浪尖,作为 公司的CTO,也作为自己的技术专研,开始了AI之旅,在朋友圈中也咨询 一些大牛对于AI 机器学习框架的看法,目前自己的研究方向主要开源的 AI 库,如:Emgu CV.TensorFlow.CNTK 等等,针对 四大平台 百度AI.阿里ET.腾讯AI.科大讯飞AI 做结合. PS:笔者的主打语言是C#,目前项目主导系统都是基于Net 系列下开发而成的.主要负责公司软件系统架构设计, 鉴于朋友圈中各位技术大牛无私分享,也是鉴于自己再专研时候遇到不少坑,希望把相关

今天同学让我帮忙制作一个人脸表情识别的样本库,当中主要是对人脸进行裁剪,这里用到了一个相对较新的Matlab人脸检測方法Face Parts Detection.网上百度了一下发现关于Matlab人脸检測的代码和资源并不多.故此专门撰写一篇博客来具体介绍这个人脸检測方法的用途. 一.下载相应的工具包 首先下载相应的工具包.matlab最方便的地方莫过于此了.直接下载.配置简单.而且能够查看源代码,这里给出相应的工具包下载地址:Face Parts Detection工具包. 点击"Downloa

一.介绍 我想做的是基于人脸识别的表情(情绪)分析.看到网上也是有很多的开源库提供使用,为开发提供了很大的方便.我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定.使用python也缩短了开发周期. 官网对于dlib的介绍是:Dlib包含广泛的机器学习算法.所有的设计都是高度模块化的,快速执行,并且通过一个干净而现代的C ++ API,使用起来非常简单.它用于各种应用,包括机器人技术,嵌入式设备,手机和大型高性能计算环境. 虽然应用都比较高大上,但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意

虹软人脸识别SDK之Java版,支持SDK 1.1+,以及当前最新版本2.0,滴滴,抓紧上车! 前言 由于业务需求,最近跟人脸识别杠上了,本以为虹软提供的SDK是那种面向开发语言的,结果是一堆dll······像我这样的Java猿突然就感觉整个人都不好了:近期赶上了SDK2.0的升级,在官方论坛.Google.百度.QQ等等的帮助下,爬过了一个又一个坑,终于搞定了!噗!回过头来发现不少伙伴们都像我当初一样迷茫,So,我回来拯救世界了~ 后更:刚写了没多久,虹软SDK的Java版Demo就出来了.

年会签到,拍自己的大头照,有的人可能会拍成横向的,需要旋转,用人脸检测并修正它(图片). 1. 无脑检测步骤为: 1. opencv 读取图片,灰度转换 2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器 3. detectMultiScale()检测人脸 训练数据集下最基本的人脸haarcascade_frontalface_default.xml 2. 开始检测 1) 斜脸检测失败 用了一张逃避可耻但有用剧照,不知是gakki脸斜还是不清晰的缘故,face_cascade