Learnning Dlib(四) Dlib face detector

最新推荐文章于 2024-10-08 21:48:03 发布
最新推荐文章于 2024-10-08 21:48:03 发布
阅读量301 收藏
点赞数
分类专栏： iOS
此摘要仅为示例内容，用于展示如何根据给定的要求生成一段合理的摘要信息。实际应用中应包含具体的技术细节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://blog.youkuaiyun.com/lengshengren/article/details/52387428
人脸识别——基于DLib库
Mr_Nobody17的博客
09-17 4063
1.人脸识别的流程 dlib库提供高精度人脸识别算法是基于深度学习网络ResNet-34实现，该网络基于三百万张照片进行训练，最终获得了人脸检测模型。 模型下载地址： https://github.com/davisking/dlib-models/blob/master/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 2.ResNet-34算法概述 （1）网络ResNet-34最终输出一个12...
使用Python Dlib检测识别面部特征
第欧根尼的酒桶的博客
03-01 2024
OpenCV和DLib是功能强大的库，可以简化ML和计算机视觉的工作。今天，我们只是触及了一些基础知识，之后，如果感兴趣的话，可以开展更加深入的学习。
dlib_face.zip
12-21
基于dlib实现的人脸检测和对齐，VS2013可以直接运行。
推荐项目：DlibFace - 高效人脸识别与图像处理库
gitblog_00092的博客
04-07 352
推荐项目：DlibFace - 高效人脸识别与图像处理库 项目简介 是一个基于Python和Dlib库的人脸检测、识别及图像预处理工具。它利用Dlib库强大的机器学习算法，提供了一套简洁而高效的API接口，使开发者能够快速集成到自己的应用中，进行实时或者离线的人脸相关任务。 技术分析 Dlib库 Dlib是C++编写的一个通用机器学习和图形处理库，它的核心亮点之一是HOG（Histogram of...
python3 +dlib 人脸识别
weixin_45668483的博客
08-01 401
想用dlib弄个人脸识别，达到能从一张多人的图里检测出是否有数据库中的人的效果。 最开始的代码是参考这篇文章的，https://blog.youkuaiyun.com/MAILLIBIN/article/details/88979691，其中检测器和识别模型分享到百度网盘了，链接：https://pan.baidu.com/s/1lfaWNaGJMxKyFlFydDS3Sw 提取码：znok 在原来的代码上把相关路径改成自己的就ok了，试了一下，感觉效果不是很好，（以前一直用的c++，用python才知道matplot
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat-free.zip
12-23
dlib模型文件
Dlib FaceLandmark Detector 1.3.0.rar
01-28
《Dlib FaceLandmark Detector 1.3.0在Unity中的应用详解》 Dlib库是C++领域中一个强大的工具包，它包含了各种机器学习算法和计算机视觉功能。其中，Dlib FaceLandmark Detector是Dlib库的一个关键组件，主要用于...
dlib_face_recognition.zip
11-08
3. **人脸识别与特征提取**: dlib提供了一种称为“深度学习面部识别”（Deep Learning Face Recognition）的模型，该模型是预训练的，可以直接用于提取人脸的特征向量。这个模型的Python接口是`dlib.face_...
人脸检测——基于DLib库
Mr_Nobody17的博客
09-16 1112
1.安装DLib 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。 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人脸识别开发很适合做人脸项目开发。 官网地址：http://dlib.net/ Github源码库：https://github.com/davisking/dlib ...
利用dlib实现人脸识别初体验
漫步者
03-16 1160
前面的文章中介绍了如何编译dlib静态库和动态库，那么下一步就是利用dlib完成一个最简单的识别图片中人脸的程序。下面将测试的环境、代码、遇到的问题、解决方法一一列出，供大家参考，希望能给大家一些帮助。解决方法：LIBS += -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -llapack -lcblas。解决方法：在pro文件中添加 LIBS += -L/usr/local/lib -ldlib。
ResNet：用dlib实现人脸识别—C++，包括人脸检测和人脸矫正(附代码)
意疏的学习笔记
03-23 1万+
前言 前段时间用dlib包做了一下人脸识别设计，这里做一个简单的笔记。设计实现了，人脸的检测，人脸的截取，人脸的矫正和人脸的识别。通过命令行输入的方式，输入人脸库图片，和输入测试图片。用ResNet实现对一个人脸的编码，生成一个128维向量，然后通过计算两个向量之间的距离来实现识别。模型都是别人训练好的，可以直接使用。 准备 VS2015https://pan.baidu...
OpenCV/Dlib/face_recognition 人脸检测及人脸对齐
菜鸟写写
05-06 3102
一、结果展示 OpenCV Dlib+face_recognition Dlib 二、过程实现 安装opencv 在终端直接安装，清华源更快点，pip install opencv-python也行 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python opencv人脸检测 确定python路径（终端输入where python3.9） /Users/yangqianyi/Doc...
Dlib库人脸关键点检测
qq_29541895的博客
10-09 3258
在很多场景下，我们要观察人物是否眨眼，很大概率可以根据上下眼皮是否闭合，以此来判断。 那么如果能把人脸打上关键点，是否就可以确认他的一些动作，例如，微笑，眨眼，愤怒。甚至三维人脸重建 那么本章节讲解如何在图片检测到人脸，并绘制出人脸关键点
人脸识别(4)--Python3.6+dlib19.4识别实例
煊琦的优快云小窝
04-21 4893
生成方形框识别人脸 关键线识别人脸前提条件： 确保python+dlib环境已经搭建成功。搭建步骤可以参考上一篇博客：http://blog.youkuaiyun.com/u012842255/article/details/70194609生成方形框识别人脸官网代码：#!/usr/bin/python # The contents of this file are in the public domain.
用深度学习识别人脸openface和dlib
weixin_34290352的博客
02-27 1559
你有没有发现 Facebook 研发出了一种能够在你的照片中识别出你朋友的神奇neng li？ 之前，你需要手动点击你朋友的照片，输入他们的名字，然后加上标签。现在，只要你一上传照片，Facebook 就会神奇地标注出你的每一个朋友： Facebook会基于你之前的标注，自动标注出你照片中的人。我不知道该说它有用呢还是邪乎呢！ 这种技术被称为人脸识...
dlib库包的介绍与使用，opencv+dlib检测人脸框、opencv+dlib进行人脸68关键点检测，opencv+dlib实现人脸识别，dlib进行人脸特征聚类、dlib视频目标跟踪
热门推荐
求真、务实
01-07 3万+
1 dlib库介绍 dlib官网：http://dlib.net/ dlib模型文件和源码下载：http://dlib.net/files/ dlib介绍 dlib人脸检测与人脸识别 2 dlib人脸检测：绘制出人脸检测框 2.1 dlib人脸检测源码 1、人脸检测，dlib官方例子face_detector.py face detector 这个人脸检测器是使用现在经典的直方图定向梯度(HOG)特征，结合线性分类器，图像金字塔和滑动窗口检测方案。这种类型的物体检测器是相当普遍的，除了人脸之外，还能够检
【Dlib人脸识别】1. Dlib人脸检测的基本原理
普罗米修斯的博客
06-06 3万+
Dlib中，人脸识别的基本思路为： 计算已知图片中所有人脸对应的特征向量； 计算要识别的未知图片中所有人脸对应的特征向量； 计算人脸之间的欧式距离； 如果两张人脸之间的欧式距离小于设定的阈值，则认为是同一个人，否则认为不是同一个人 【 1. 计算特征向量 】 在人脸特征点检测中，我们学会了如何获取人脸的特征点。但是特征点只是用于标识人脸关键点的坐标而已，如果想要实现人脸识别，那么必须将特征点转换为特征向量。 1. 加载人脸识别模型 链接：dlib_face_recognition_resnet_mo.
基于 dlib 的人脸检测（Python）
2401_83327355的博客
10-08 3230
人脸检测是一种计算机视觉技术，旨在识别并定位图像或视频中人脸的位置。68点人脸检测是一种比较精确的人脸检测方法，它可以识别人脸的各个部分，并给出每个部分的具体位置。68点人脸检测使用的是一种基于形状模型的方法，首先会将人脸图像与一个已知的人脸模型进行匹配，然后根据模型的特征点，如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等，来确定人脸的具体位置和姿态。这种方法可以高度准确地检测出人脸的各个部分，而不仅仅是简单地判断人脸是否存在。68点人脸检测有着广泛的应用前景。
根据dlib脸部特征查找人脸位置
charly
01-14 532
dlib的人脸特征数据shape_predictor_5_face_landmarks.dat已经可以满足普通的人脸特征提取了 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jan 14 14:54:23 2021 @author: """ import dlib import cv2 import os predictor_path='shape_predictor_5_face_landmarks.dat' detector=dlib.get_fron
dlib_face_recognition_resnet_model_v1解析
最新发布
12-26
### Dlib Face Recognition ResNet Model V1 工作原理 Dlib 中使用的 `dlib_face_recognition_resnet_model_v1` 是基于残差网络 (ResNet) 构建的人脸识别模型。该模型通过引入跳跃连接解决了传统卷积神经网络在加深层数时遇到的退化问题，使得训练更加稳定并提高了准确性。 #### 模型结构特点 此版本的 ResNet 特征在于其独特的模块设计——瓶颈（bottleneck）单元。每个瓶颈单元由三个连续的卷积层组成： - 第一层采用较小尺寸滤波器压缩通道数； - 第二层保持相同的空间维度不变； - 第三层恢复原始特征图大小但增加输出深度[^2]。 这种架构不仅减少了计算量还增强了表达能力。此外，在这些层之间加入恒等映射路径可以有效地传递梯度信号从而缓解优化困难的问题。 #### 训练过程概述 为了重新训练这个预训练好的人脸识别模型 (`dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat`) ，可以通过命令行工具执行特定目标编译操作来构建用于微调或其他自定义任务的应用程序实例: ```bash cmake --build . --config Release --target dnn_metric_learning_on_images_ex ``` 上述指令将会创建一个名为 `dnn_metric_learning_on_images_ex.exe` 的可执行文件，它允许用户调整参数设置以适应新的数据集需求[^1]。 #### 使用教程 要利用已有的 `dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat` 进行人脸检测与描述符提取，以下是 Python 示例代码片段展示如何加载模型以及处理图像输入获取面部特征向量表示形式： ```python import numpy as np import dlib from skimage import io # 加载人脸检测器和特征提取器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() shape_predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') face_rec_model = dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat') img_path = 'path_to_image.jpg' image = io.imread(img_path) detected_faces = detector(image, 1) for rect in detected_faces: shape = shape_predictor(image, rect) face_descriptor = face_rec_model.compute_face_descriptor(image, shape) print(np.array(face_descriptor)) ``` 这段脚本首先读取一张图片，并尝试从中定位所有人脸位置；接着对于每一个发现的脸部区域，计算对应的形状标记点进而得到最终的人脸特征编码。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值