在一些特殊情况下,经常需要依据图像中的人脸,对图片进行倾斜矫正. 例如拍照角度幅度过大之类的情况,而进行人工矫正确实很叫人头大. 那是不是可以有一种算法,可以根据人脸的信息对图片进行角度的修复呢? 答案肯定是确认的. 再次例如,想要通过人脸的特征对人物的表情和情绪进行精准判断, 那么这个时候如果能确保人脸没有发现严重倾斜,无疑对准确率判断有一定的帮助. 那么假如一张图片只有一个人脸,其实很好判断,通过眼睛的位置的坐标,根据两眼的直线角度, 就可以计算出修正的角度. 然后旋转图片到对应角度即可.

2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法. 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正, 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理. 相关的关键词: 抗倾斜 反倾斜  Deskew 等等. 最简单算法实现思路,采用 霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测, 当然也可以用霍夫变换检测圆. 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线. 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值. 进行图像角度

近日,知名开源社区Github上有个名为DSFD(Dual Shot Face Detector)的算法引起了业内关注,它正是来自于腾讯优图.目前,该算法已经被计算机视觉顶级会议CVPR 2019接收,并且在2018年10月刷新了两个权威的人脸检测数据集WIDER FACE和FDDB上的新纪录. Github开源地址: https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceDetection-DSFD 论文公开地址:https://arxiv.org/abs/1

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,目前最强人脸识别算法,已经三代. 如今,深度学习方兴未艾,大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段,人脸识别也不例外,香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.虽然是今年7月份才出的成果,但连发三箭,皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之

基于MATLAB的人脸识别算法的研究 作者:lee神 现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别:从智能手机的人脸识别的性别识别:如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边. 今天我们将从MATLAB的图像识别说起,后边将陆续讲解车牌识别,交通标牌识别等,并努力将它移植到FPGA里边做到高速实时处理. MATLAB人脸识别的处理过程: % 读入图像 %低通滤波,去除噪声 %颜色空间的转换 %像素值概率的计算 %图像的腐蚀 %图像的膨胀 %根据填充率,

一.人脸识别算法之特征脸方法(Eigenface) 1.原理介绍及数据收集 特征脸方法主要是基于PCA降维实现. 详细介绍和主要思想可以参考 http://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127 上述博客的人脸数据库打不开了,大家可以去下面这个博客下载ORL人脸数据库 http://blog.csdn.net/xdzzju/article/details/50445160 下载后,ORL人脸数据库有40个人,每人10张照片. 2.流程

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,眼下最强人脸识别算法.已经三代. 现在,深度学习方兴未艾.大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段.人脸识别也不例外.香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.尽管是今年7月份才出的成果,但连发三箭.皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之

简单的特征脸识别实验 实现特征脸的过程其实就是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的一个过程.关于PCA的原理问题,它是一种数学降维的方法.是为了简化问题.在二维的坐标空间内,找到一个单位向量U,使得所有数据在U上的投影之和最大.这样就能把数据分的尽可能的开.然后把训练样本投影到这个向量U上,把测试图片也投影上去,计算这个投影与各个样本人脸投影的欧式距离,得出最小的欧式距离的的那个样本编号,就是最大概率的人脸. Eigenface算法 特征脸方法(Eig

说明:VC++ 经典的人脸识别算法实例,提供人脸五官定位具体算法及两种实现流程. 点击下载

上一篇博客里,我们介绍了VJ人脸检测算法的特征,就是基于积分图像的矩形特征,这些矩形特征也被称为Haar like features, 通常来说,一张图像会生成一个远远高于图像维度的特征集,比如一个 24×24 的图像,会生成162336个矩形特征.在实时的人脸检测应用中,不可能把所有的特征都用上,所有需要做特征选择,这篇博客里,我们将要介绍AdaBoost的训练方法和基于AdaBoost的层级分类器. AdaBoost 分类 AdaBoost 可以同时进行特征选择与分类器训练,简单来说,Ada

在计算机视觉领域中,人脸检测或者物体检测一直是一个非常受关注的领域,而在人脸检测中,Viola-Jones人脸检测算法可以说是非常经典的一个算法,所有从事人脸检测研究的人,都会熟悉了解这个算法,Viola-Jones算法在2001年的CVPR上提出,因为其高效而快速的检测即使到现在也依然被广泛使用,OpenCV 和 Matlab中都将这个算法写进了函数库可以很方便的直接调用.虽然VJ人脸检测算法最初都是用来检测正面的人脸图像,对于侧脸图像的检测不是很稳健,不过这个算法依然有值得研究的价值. 这个

原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术,生活中,我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤,我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目,感兴趣的朋友可以看看. 人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置.识别的算法可以说是多种多样, 下面我就来为大家一一介绍下. 1. HoG人脸检测 该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸.传统

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch

AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法,基本思想是选取若干弱分类器,组合成强分类器.根据人脸的灰度分布特征,AdaBoost选用了Haar特征[38].AdaBoost分类器的构造过程如图2-4所示. 图2-4  Adaboost分类器的构造过程 1)Haar-like矩形特征 Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的,常用的Haar-like特征[39]如图2-5所示,Haar-like特征值定义为白色区域像素值之和与黑色区域像素值之和的差值. 图2-5

以前有个OpenCV 移植版EMCV可以用作图像识别等 https://github.com/emgucv/emgucv 现在有各种接口 比如虹软SDK  https://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html 百度的人脸离线识别SDK   https://blog.csdn.net/weixin_41372626/article/details/109637357 推荐开源且商用的 中科视拓http://www.seetatech.com/ GitHub 

在本教程中,我们将讨论各种人脸检测方法,并对各种方法进行比较.下面是主要的人脸检测方法: 1 OpenCV中的Haar Cascade人脸分类器: 2 OpenCV中的深度学习人脸分类器: 3 Dlib中的hog人脸分类器: 4 Dlib中的深度学习人脸分类器. Dlib是一个C++工具包(也有python版本),代码地址: http://dlib.net/ 本文不涉及任何原理,只讲具体的应用.所有代码模型见: https://download.csdn.net/download/luoheny

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

Everybody has had the experience of not recognising someone they know—changes in pose, illumination and expression all make the task tricky. So it’s not surprising that computer vision systems have similar problems. Indeed, no computer vision system

前言 在去年十月的时候参加了一个小比赛,做了一个人脸识别程序并很意外地获得省里面的一等奖,视频演示链接在这里,有同学想要做这方面的毕业设计or课程设计,发一篇博客来分享一下当时的开发过程. 视频演示链接 Github链接 项目简介 可以看一下我的这个博客 开发流程 一:安装Dlib的环境 这部分有点麻烦,不论是Windows还是linux,我都花了一段时间去配置,部分python依赖包需要连接外网才能顺利下载下来,这部分就靠自己摸索吧,多试试就可以成功了! Windows版参考链接1 Linux

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.

引自:http://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/55271815 人脸检测 早已比较成熟,传统的基于HOG+线性分类器 的方案检测效果已经相当不错,我们也不再过多讨论,本节重点讨论人脸特征点对齐,特征点对齐主要应用在确定关键点的位置上,并进一步用于人脸姿态或状态的判断(用在辅助驾驶.疲劳检测.AR等). 下面介绍常用的人脸对齐算法: • ASM ASM(Active Shape Model)是指主观形状模型,即通过形状模型 对 目标物体进行抽