上一张效果图,渣画质,能看就好 功能说明: 人脸识别使用的是虹软的FreeSDK,包含人脸追踪,人脸检测,人脸识别,年龄.性别检测功能,其中本demo只使用了FT和FR(人脸追踪和人脸识别),封装了开启相机和人脸追踪.识别功能在FaceCameraHelper中. 实现逻辑: 打开相机,监听预览数据回调进行人脸追踪,且为每个检测到的人脸都分配一个trackID(上下帧位置变化不大的人脸框可认为是同一个人脸,具体实现的逻辑可见代码),同时,为了人脸搜索,为每个trackID都分配一个状态(识别中,

在使用虹软人脸识别Android SDK的过程中 ,预览时一般都需要绘制人脸框,但是和PC平台相机应用不同,在Android平台相机进行应用开发还需要考虑前后置相机切换.设备横竖屏切换等情况,因此在人脸识别项目开发过程中,人脸框绘制适配的实现比较困难.针对该问题,本文将通过以下内容介绍解决方法: 相机原始帧数据和预览成像画面的关系 人脸框绘制到View上的流程 具体场景适配方案介绍 处理多种场景的情况,实现适配函数 将适配好的人脸框绘制到View上 以下用到的Rect说明: 变量名 含义 ori

参考文章:http://blog.csdn.net/hua_007/article/details/45368607 使用OpenCV进行人脸识别时,使用 casecade.detectMultiScale 函数,可输出每个检测框的置信度 代码段: const int numReserve = 4; std::vector<  int > rejLevel; std::vector<double>   levelW; cascade.detectMultiScale( smallI

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.背景知识 1.1.headblur简介 追踪人脸打马赛克需要使用headblur函数. 调用语法: headblur(clip,fx,fy,r_zone,r_blur=None) 说明: 其中参数fx和fy是两个函数,该函数带参数t,用于确认t时刻需要模糊化范围的中心点位置,moviepy将对以中心点为圆心半径r_zone的圆范围内的图像进行模糊化处理,模糊化处理时的卷积核大小由r_blur指定.关于r_blur参数的作用请大家参考<moviepy音

Pcduino是一款兼容Arduino接口的mini pc,A8架构1Ghz的CPU,计算能力不俗,用来跑OpenCV刚刚好.这里就用他们实现一个可以跟随人脸移动的摄像头. 硬件清单: 1.Pcduino一块 2.传感器扩展板一块 3.摄像头云台一个 4.摄像头一个 软件环境: 1.Pcduino板载Ubuntu 2.GCC 4.6 3.QT 4.8.5:http://qt-project.org/downloads 4.OpenCV 2.4.7:http://opencv.org/downlo

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在moviepy官网的案例<Tracking and blurring someone's face>和CSDN的moviepy大神ucsheep<MoviePy - 中文文档4-MoviePy实战案例-追踪人脸,打马赛克>都提供了追踪人脸并给影片中卓别林脸部打马赛克的样例,二者代码完全相同. 但老猿按照同样的方法实现却报ImportError错: from moviepy.video.tools.tracking import

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本

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

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

从零玩转RGB人脸活体检测 前言 本期教程人脸识别第三方平台为虹软科技,本文章讲解的是人脸识别RGB活体追踪技术,免费的功能很多可以自行搭配,希望在你看完本章课程有所收获. ArcFace 离线SDK,包含人脸检测.性别检测.年龄检测.人脸识别.图像质量检测.RGB活体检测.IR活体检测等能力,初次使用时需联网激活,激活后即可在本地无网络环境下工作,可根据具体的业务需求结合人脸识别SDK灵活地进行应用层开发. 功能介绍 1. 人脸检测 对传入的图像数据进行人脸检测,返回人脸的边框以及朝向信息,可

前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把,它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄,系统会对瞳孔.眼角.鼻子等27个“面部地标点"展开分析,进而得出你的“颜龄". 来看下关于这款应用的截图:   昨晚闲着没事,在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP,看下截图: 关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的SDK,但由于天朝巨坑的网络,我连How-old.net官网都登不上,只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK.后来想起之前在搞O2O的时候,

一.代码声明 下面的代码是博主参考了Intel realsense官方SDK和官方例程后写的一段较为简单的代码,实现了简单的多人脸实时检测及跟踪功能.官方的人脸检测例程功能较多,但代码量很大,阅读起来也较困难,所以博主写了一段较为精简的人脸检测代码. 二.具体代码 #include <pxcsensemanager.h> #include <pxcsession.h> #include "util_render.h" #include <iostream&

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

0.引言 自己在下载dlib官网给的example代码时,一开始不知道怎么使用,在一番摸索之后弄明白怎么使用了: 现分享下 face_detector.py 和 face_landmark_detection.py 这两个py的使用方法: 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 2.py文件功能介绍 face_detector.py : 识别出图片文件中一张或多张人脸,并用矩形框框出标识出人脸: link: http://dlib.net/cnn_face_detecto

项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸追踪检测 摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 人脸识别 系统截图 本程序以用户体验为中心,界面简洁.明了.易于操作.即使第一次使用该应用,也可以流利的操作. 1.主界面 2.人脸检测效果图--标准正脸 3.人脸检测效果图--人脸集 4.

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

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

目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow

1 概述 完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo.该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来.具体实现原理如下: 采用双层 View,底层的 TextureView 用于预览,程序从 TextureView 中获取预览帧数据,然后调用 dlib 库对帧数据进行处理,最后将检测结果绘制在顶层的 SurfaceView 中. 2 项目配置 由于项目中用到了 dlib 与 open