DeepFaceLab默认情况下都都是自动提取脸部,整体来说效果不错,脸部曲线识别度也比较高.但是自动不是万能的,有些图片的轮廓识别并不好.而识别不好最直接的结果就是合成的视频可能会出现抖动. 也就是说,抖动出现的一个原因就是脸部轮廓识别不精确. 那么如何解决这个问题呢? DeepFaceLab的解决方法是提供了一个手动识别的工具. 首先,这个功能仅针对DST.使用这个过程大概需要先做以下操作. 1.视频转图片 2.从图片中提取脸部图片 3.查看Debug目录,找到有问题的图片,删除. ​ 比如

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app,总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域,于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理,为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.

原地址:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8839097 人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法,但是他们使用的方法却相差很大. 对于人脸检测而言,目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法.在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料,但基本上是千篇一律,没有任何新意.给初学者带了很多不便.建议初学者只需要认真阅读:北京大学 赵楠 的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了.

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app.总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域.于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理.为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face

环境:     win7以上  VS2013以上    sdk版本:ArcFace v2.0    x86 x64平台Debug.Release配置都已通过编译 下载地址:https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo_CSharp.git     配置过程: 1.  到虹软官网下载SDK2.0版本,点击访问下载 2.  解压下载的x86或x64的zip包,本Demo以x64为例   3.  选择平台,如:,将libarcsoft_face.dll和li

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace 戳这里查看详情和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的 摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可

作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) [导读]随着深度学习方法的应用,浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升.在实际过程中也具有其特有的优势,通过集成与人脸检测与识别相关的API,通过更为简单的coding就可以实现.今天将为大家介绍一个用于人脸检测.人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别.大家不仅可以更快速学习这个,对有

AFR_FSDKInterface engine = new AFR_FSDKEngine(); //用来存放提取到的人脸信息, face_1 是注册的人脸,face_2 是要识别的人脸 AFR_FSDKFace face1 = new AFR_FSDKFace(); AFR_FSDKFace face2 = new AFR_FSDKFace(); //初始化人脸识别引擎,使用时请替换申请的 APPID 和 SDKKEY AFR_FSDKError error = engine.AFR_FSDK

虹软 最近开放了人脸识别的SDK引擎(免费的哦),刚好有Android版的,就体验了一波.下面来说说Android版的SDK使用心得: ArcFace 虹软人脸认知引擎简介 目前开放的版本有人脸比对(1:1)和人脸检索(1:N),根据应用场景可选择 人脸检索分为小型网络(检测100人内),中型网络(1000人内),大型网络(需联系虹软官方) 目前开放的功能有人脸比对,人脸识别,人脸追踪 关于如何使用 在官网下载SDK引擎后集成到你的项目中,然后我在此举例说下其中一个sample:人脸识别 官方s

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可能会涉及到预览图和

ArcFaceSharp ArcFaceSharp 是ArcSoft 虹软 ArcFace 2.0 SDK 的一个 C# 封装库,为方便进行 C# 开发而封装.欢迎 Start & Fork. 使用 在 Nuget 搜索 ArcFaceSharp 安装. PM> Install-Package ArcFaceSharp -Version 1.0.2 或者下载dll导入. 导入 ArcFaceSharp 后,将自己申请到的 ArcFace2.0 SDK 的 dll 文件 (libarcsoft

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

**配置过程:** 1. 到[虹软官网](https://ai.arcsoft.com.cn/index.htm?utm_source=csdn&utm_medium=referral)下载SDK2.0版本,[点击下载](https://ai.arcsoft.com.cn/index.htm?utm_source=aaa&utm_medium=referral)2. 解压下载的x86或x64的zip包,本Demo以x64为例  3.  选择平台,如: ,将libarcsoft_face.d

概述:DeepID的目标是人脸验证(判断两张图片是否是一个人),同时衍生出人脸识别(多次人脸验证). DeepID采用增大数据集的方法: 增加新的数据,celebFaces(87628张图片,5436个人),celebFaces+(202599张图片,10177个人):裁剪图片,多区域.多尺度.多通道裁剪,然后将计算的向量组合,使用PCA降维DeepID是一种特征提取的算法,这种网络一经训练好后,可以提取出输入人脸图片的深层次特征—— DeepID也是多个特征的融合体,你可以理解为DeepID对

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

概述 不管你注意到没有,人脸识别已经走进了生活的角角落落,钉钉已经支持人脸打卡,火车站实名认证已经增加了人脸自助验证通道,更别提各个城市建设的『智能城市』和智慧大脑了.在人脸识别业界,通常由人脸识别提供商和人脸识别应用接入方组成,从头到尾研发人脸识别技术需要极强的专用技术知识和数学算法功底,对于大多数企业来说,选择人工智能AI公司现成的人脸识别技术引擎是一个比较适合的解决方法.虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本,经过三年的技术迭代和更新,目前已经推出了2.2版本,主打离线,免费,适

仅仅在几年前,程序员要开发一款人脸识别应用,就必须精通算法的编写.但现在,随着成熟算法的对外开放,越来越多开发者只需专注于开发垂直行业的产品即可. 由调查机构发布的<中国AI产业地图研究>中也有一组有趣的数据,目前中国的AI企业中,有近8成集中在应用层,其中AI行业解决方案占比高达40.7%,从上下班的人脸识别考勤,到金融App的人脸身份核验,再到医院和政务大厅的人脸识别取号,以及车站的人脸核验检票-- 目前市面上既有OpenCV等开源算法库,很多芯片厂商的产品也自带简单算法,同时专业算法大厂

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸

一.背景 人脸识别是近年来最热门的计算机视觉领域的应用之一,而且现在已经出现了非常多的人脸识别算法,如:DeepID.FaceNet.DeepFace等等.人脸识别被广泛应用于景区.客运.酒店.办公室.工地.小区等场所,极大的方便了人们的生活.在安防领域,人脸识别也展现出巨大的活力,通过人脸识别对摄像头采集的图像进行处理,可以更快的发现可疑人员. 1:1人脸核验通常不会过度考虑速度问题,而1:N的人脸识别场景有的时候速度是非常重要的.比如用户想通过人脸识别快速确定图片中的明星是谁,而后台的星数据

人脸特征提取 本文主要使用dlib库中的人脸特征识别功能. dlib库使用68个特征点标注出人脸特征,通过对应序列的特征点,获得对应的脸部特征.下图展示了68个特征点.比如我们要提 取眼睛特征,获取37到46这几个特征点即可. 开搞! 在代码中增加类似的映射,直接通过调用对应部位. Python学习交流Q群:660193417##3 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth", (48, 68)), ("right_ey