这是一篇国外的文章,介绍如何通过 WebRTC.OpenCV 和 WebSocket 技术实现在 Web 浏览器上的人脸识别,架构在 Jetty 之上. 实现的效果包括: 还能识别眼睛 人脸识别的核心代码: 页面: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 <div>     <video id="live" width="320" height="2

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

在上一篇博文中,简单介绍了webrtc为我们提供了跨平台的视频采集模块,这篇博文也简单介绍下webrtc为我们提供的跨平台的视频显示模块:video_render. 该模块的源码结构如下: 如上图,我们也可以看到webrtc提供的视频显示模块video_render模块支持android.IOS.linux.mac和windows平台.我们在使用的时候只用单独编译该模块或者从webrtc中提取出该模块即可. video_render模块的头文件内容为: // Class definitions

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

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

[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition 1.背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch.但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识

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.

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

虹软人脸识别SDK之Java版,支持SDK 1.1+,以及2.0版本,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......

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! JDK SDK Win release license status 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

在Opencv初接触,图片的基本操作这篇手记中,我介绍了一些图片的基本操作,视频可以看作是一帧一帧的图片,因此图片操作其实是视频操作的基础,这篇手记就来讲讲OpenCV中的视频操作,并实现一个用笔记本自带的摄像头探测人脸的小功能,最后会把人脸提取出来并保存,作为后续用卷积神经网络进行人脸识别的训练数据. 本地视频读取 OpenCV中是通过创建一个VideoCapture对象来捕获视频,这里先以读取和播放本地视频为例: import cv2 cap = cv2.VideoCapture('clem

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

0. 引言 利用机器学习的方法训练微笑检测模型,输入一张人脸照片,判断是否微笑: 精度在 95% 左右( 使用的数据集中 69 张没笑脸,65 张有笑脸 ): 图1 测试图像与检测结果 项目实现的笑脸识别,并不是通过 计算嘴唇角度,满足一定弧度认定为笑脸进行判定, 而是通过机器学习模型,让模型去 学习人脸嘴唇的坐标和判定笑脸的关系: 输入: 人脸嘴唇的坐标 输出: 有没笑脸  借助 Dlib 进行 人脸嘴部 20 个特征点坐标( 40 维特征)的提取,然后根据这 40 维输入特征 作为 模型输入

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

前言 最近在做人脸比对的工作,需要用到人脸关键点检测的算法,比较成熟和通用的一种算法是 MTCNN,可以同时进行人脸框选和关键点检测,对于每张脸输出 5 个关键点,可以用来进行人脸对齐. 问题 刚开始准备对齐人脸图片用于训练人脸比对算法,是使用官方版本的 MTCNN,该版本是基于 Caffe 的 Matlab 接口的,跑起来很慢,差不多要一秒钟一张图片,处理完几万张图片一天就过去了,好在效果不错. 训练完人脸特征提取的网络以后,想要部署整个人脸比对算法,需要进行人脸检测和对齐.用于工业生产,那个

face_recognition 人脸识别 api 说明 1 load_image_file 将img文件加载到numpy 数组中 2 face_locations 查找图像中所有面部和所有面部特征的位置 3 batch_face_locations 批次人脸定位函数(GPU) 4 face_landmarks 人脸特征提取函数 5 face_encodings 图像编码转为特征向量 6 compare_faces 特征向量比对 7 face_distance 计算特征向量差值 图像载入函数--

Fakeapp软件的使用主要分成了三个步骤, 使用之前请确保你的电脑配置还可以,推荐配置是:一张显存大于4G的N卡.Fakeapp是有支持CPU选项,但是用CPU跑非常慢. 获取脸部图片 训练模型 生成视频 在开始之前你需要先准备两个视频,一个是A视频,一个是B视频,换脸软件可以把B的脸换到A上面.这里加上A视频是FBB(范冰冰),B视频是FTM(冯莫提).这两个视频放在一个叫workspace的目录里面.下面的路径都为相对G:\FakeApp\workspace\的路径,路径并没有特殊要求,你

安装完OpenFaceswap之后,是不是就迫不及待的想要“见证奇迹”了呢? 都说磨刀不误砍柴工.开始之前请先做一个准备.然后大致了解一下换脸的过程 换脸基本步骤是: 把视频切成很多图片 把图片中的人脸提取出来 通过人脸来训练模型 通过模型对图片换脸 把换脸后的图片合成视频 具体的操作过程如下: 1.创建素材目录workspace 创建一个叫workspace的目录用来放你的视频图片等素材. 所谓换脸,就是把张三的脸放到李四头上,或者反过来.所以你需要在workspace下面在创建两个目录A和B

前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸.换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频. 7) convert H64 debug.bat 这个环节是和训练环节相对于的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换.如果之前选了SAE,这里就选SAE. 其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带.谁便点一个,不影响结果.默认你可以选带debug的文件. 双击后出现的内容如上,显示了这个模型的迭代次数,以及模型的配置.底部Choose mode 是让你选择合成的模式,你直

训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你

换脸程序执行步骤,大部分程序都是类似.DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是将整个过程分成了8个步骤,每个步骤只需点击BAT文件即可执行.只要看着序号,一个个点过去就可以了,这样的操作应该不复杂吧. DeepFaceLab 换脸的八个步骤主要可以分为五个阶段. 1.视频转图片 2.提取脸部, 3.训练模型, 4.人脸替换, 5.合成视频. 出于不同的原因,目录里准备了很多批处理(bat)文件,但是完成一次换脸,并不需要点击每一个文件.下面我举个例子. 按以下文件名依次点击,即可换成换脸