人脸识别和人脸的特征点描述 matlb 人脸追踪问题

已于 2022-07-12 21:29:19 修改
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分类专栏： 算法 图像处理 人脸识别 文章标签： java 服务器 前端
于 2022-07-12 21:28:36 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125752448
该博客介绍了使用Matlab进行人脸识别和特征点描述的过程，通过图表展示了关键点的轨迹，探讨了人脸追踪的技术实现，并提供了相关的代码资源。
人脸识别Dlib——68个特征点
AI_girl的博客
01-10 3万+
前面说了怎么打开摄像头框出人脸，接下来学习了一下人脸的68个特征点 直接代码 import dlib import cv2 # 与人脸检测相同，使用dlib自带的frontal_face_detector作为人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 使用官方提供的模型构建特征提取器 predictor = dlib.shape...
MATLAB人脸定位识别程序代码
TuTu998的博客
09-01 2462
MATLAB人脸定位识别程序代码程序代码：clear;I=imread('E:\02089008.jpg'); %%插入图像地址O=rgb2ntsc(I);G=O(:,:,2);[m n]=size(G); U=zeros(m,n); for i=1:m for j=1:n if G(i,j)>0.03&&G(i,j)<0.16 ...
百度AI图像处理(V3版本)—人脸识别（人脸检测）调用教程（基于Python3-附Demo）
土豪gold的博客
01-11 7145
首先来看一下识别的效果：这里需要完整代码以及SDK的请点击此处下载：百度人脸识别-人脸检测 首先需要注册百度账号并且创建对应的应用，这里具体方法如图： 访问：http://ai.baidu.com/  点击控制台 登录后创建应用：   此处注意：图像处理中的各项功能共用的是一个SDK包，只是不同功能实现的时候使用的函数以及返回参数不同，点击完创建应用后就可以生成三个我们后期...
人脸识别68个点<转>
weixin_34187822的博客
04-03 2807
【Opencv】 于仕琪 人脸68个特征点分布情况 // 鼻尖 30 // 鼻根 27 // 下巴 8 // 左眼外角 36 // 左眼内角 39 // 右眼外角 45 // 右眼内角 42 // 嘴中心 66 // 嘴左角 48 // 嘴右角 54 // 左脸最外 0 // 右脸最外 16 http...
室外人脸标注面部数据集（LFPW）
08-31 3602
数据介绍： 室外标记的人脸面部（LFPW）数据集 LFPW的第1版包含来自网络下载图像的1,432张面孔，使用google.com，flickr.com和yahoo.com等网站上的简单文本查询。 每个图像由三名MTurk工作人员标记，下面显示的29个基准点包含在数据集中。 LFPW最初在以下出版物中描述： 面部基准点,人脸标注,面部数据集 “使用范例共识来定位部分面孔” Peter N. ...
深度学习（十七）基于改进Coarse-to-fine CNN网络的人脸特征点定位
热门推荐
hjimce的专栏
11-29 2万+
本篇博文主要讲解2013年face++的大牛们提出的改进的DCNN模型《Extensive Facial Landmark Localization with Coarse-to-fine Convolutional Network Cascade》，发表于2013年ICCV上的一篇用于定位多个人脸特征点的文献，实现了68个人脸特征点的高精度定位。这篇paper没有给出训练数据，也没有给出测试模型、源代码等，所以源代码需要自己写，训练数据我们需要自己到IBUG网站下载，可以下载到两千多张的训练数据，这篇p
LBP特征的人脸识别方法
06-28
人脸识别是识别在图像或视频中的一个或...在具有足够的功效的实时应用中的人脸识别仍然是一个挑战，研究者们铭记造成内存可用性和处理时间的限制。面部识别系统 （使用二进制模式局部 LBP 识别） Matlb 接口的源代码。
matlab手写卷积神经网络人脸识别matlab.zip
08-01
而人脸识别则更为复杂，可能涉及到更复杂的图像特征提取和分类。 在压缩包内，"Oo源码使用必读oO.url"可能是指向一个说明文档或教程的链接，指导用户如何理解和运行提供的源代码。而"matlab手写卷积神经网络人脸...
人脸特征点定位实现（VS2017&Face++SDK）
12-04 1224
Face++SDK在人脸特征点定位工作中的卓越表现已经得到业界的认可。目前使用Face++的线上人脸特征点定位接口，通常是通过指令请求方式。我把相关功能整合到VS2017的win32项目中，以方便使用。 1.添加curl和json 已经编译好，见下边的链接：(或者直接使用Face++源代码里面有的) Face++接口源代码：https://github.com/FacePlusPlus/f...
opencv—人脸检测
gm_Ergou的博客
05-28 708
文章基于opencv的shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型，进行一些简单的人脸检测。 代码1： 检测人脸–描点 import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import numpy as np import dlib # 如果未检测到人脸,那么返回false,否则返回true face_detector = d...
dlib--提取人脸特征点（68点，opencv画图）
天道酬勤
01-26 8328
一、效果图 参照   二、开发环境 （1）windows 10；  （2）Qt 5.8； （3）opencv3.2； （4）dlib 19.7； （5）C++    三、代码   // #include &lt;iostream&gt; #include &lt;dlib/opencv.h&gt; #include &lt;opencv2/opencv.hpp&g...
【Unity3d】百度AI人脸识别实例——描绘人脸特征点
dark00800的专栏
10-16 5300
上一篇文章介绍了在Unity3d中使用百度AI人脸识别功能，本文将用一个描绘人脸特征点的程序来讲解对SDK的调用。首先我们需要搭建一个简单的场景：一个开始测试的按钮，一张供测试和绘制特征点的图片，和显示debug信息的文字框： 然后新建一个叫FaceDetector的脚本，定义变量：public Text debugInfo; // 显示d
人脸特征点定位方法综述 （An Empirical Study of Recent Face Alignment Methods阅读笔记）
AUTO1993的博客
03-22 1万+
An Empirical Study of Recent Face Alignment Methods阅读笔记，人脸特征点定位方法综述
SSM企业物资管理系统h3109(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面
2509_93102542的博客
11-21 763
在技术实现上，国外多采用成熟的开发框架和技术架构，注重系统的安全性、稳定性和可扩展性，同时积极融入大数据、人工智能等新技术，实现物资需求预测、智能库存优化等功能。基于此，开发一套基于SSM框架的企业物资管理系统，整合部门、员工、物资及各类业务流程管理功能，实现物资管理的数字化、规范化和高效化，成为解决企业物资管理痛点的必然需求。本课题旨在开发一套基于SSM框架的企业物资管理系统，围绕部门、员工、物资信息、物资申请、消息提醒、物资归还、物资入库、意见反馈八大核心功能模块，实现企业物资管理的全流程数字化。
2025最新 SpringCloud 教程，Nacos-总结，笔记19
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Rockandrollman的博客
11-25 51
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Java原生网络编程-BIO与NIO
照母山挖洋芋
11-24 459
摘要：本文对比了Java原生JDK中的BIO(阻塞I/O)和NIO(非阻塞I/O)网络编程模型。BIO采用"一连接一线程"模式，存在线程资源浪费和性能瓶颈问题，可通过线程池优化为伪异步I/O模型。NIO通过Selector、Channel和Buffer三大核心组件实现非阻塞通信，支持单线程管理多个通道。重点介绍了NIO的Reactor模式、事件类型(OP_READ/OP_WRITE等)及服务端/客户端的不同关注点，展示了NIO相比BIO在高并发场景下的优势。（149字）
spring全局懒加载(default-lazy-init)导致的afterPropertiesSet不执行问题
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11-21 516
Spring配置default-lazy-init="true"会导致所有Bean延迟初始化，影响afterPropertiesSet方法的执行时机。解决方案包括：1)为关键Bean显式设置lazy-init="false"；2)使用@Lazy(false)注解；3)编程式强制初始化；4)使用DependsOn控制顺序。最佳实践建议分层配置策略，核心组件立即初始化，业务组件懒加载，并通过配置文件分离和环境区分优化配置。实际应用中，Web应用的请求处理相关Bean和批处
Java集合框架实战：构建高效的企业管理系统
2402_83075343的博客
11-23 954
本文通过两个企业管理系统案例，详细解析了Java集合框架的核心应用。员工部门管理系统采用HashMap实现部门与员工的高效映射，具备智能添加、快速查询和动态统计功能；商品库存管理系统基于ArrayList实现精细化管控，包含智能录入、库存预警和价格排序等特性。文章对比了HashMap和ArrayList的特性差异，提供了集合选型的最佳实践，并探讨了系统扩展方向。这两个实战案例展示了集合框架在企业应用中的实际价值，为开发者掌握Java集合提供了实用参考。
用matlb写一个人脸识别的代码
04-27
好的，以下是一个简单的 MATLAB 人脸识别代码： 首先，需要准备好人脸图像数据集，并将其放置在一个文件夹中。这里我们使用 ORL 人脸数据集作为例子。 1. 加载数据集 ```matlab % 设置数据集路径 datasetPath = 'ORL'; % 读取数据集中的图像 faceImages = imageDatastore(datasetPath, 'IncludeSubfolders', true, 'FileExtensions', '.jpg'); ``` 2. 预处理图像 ```matlab % 重新调整图像大小 faceImages = transform(faceImages, @(x) imresize(x, [200 180])); % 将图像转换为灰度图像 faceImages = transform(faceImages, @(x) rgb2gray(x)); % 将图像缩放到 [0,1] 范围内 faceImages = transform(faceImages, @(x) im2double(x)); % 将图像转换为列向量 faceImages = transform(faceImages, @(x) x(:)); ``` 3. 划分训练集和测试集 ```matlab % 划分训练集和测试集 [trainSet, testSet] = splitEachLabel(faceImages, 0.8, 'randomized'); ``` 4. 训练人脸识别模型 ```matlab % 计算训练集的均值人脸 meanFace = mean(trainSet); % 计算训练集中每张人脸与均值人脸的差值 faceDiff = trainSet - repmat(meanFace, numel(trainSet.Files), 1); % 计算特征向量 [eigVectors, ~] = eig(faceDiff' * faceDiff); % 取前 k 个特征向量 k = 50; eigVectors = eigVectors(:, end-k+1:end); % 计算训练集中每张人脸的特征向量 trainFeatures = faceDiff * eigVectors; % 训练 k-近邻分类器 knnClassifier = fitcknn(trainFeatures, trainSet.Labels); ``` 5. 测试人脸识别模型 ```matlab % 计算测试集中每张人脸与均值人脸的差值 testDiff = testSet - repmat(meanFace, numel(testSet.Files), 1); % 计算测试集中每张人脸的特征向量 testFeatures = testDiff * eigVectors; % 预测测试集中每张人脸的标签 predictedLabels = predict(knnClassifier, testFeatures); % 计算识别率 accuracy = mean(predictedLabels == testSet.Labels); fprintf('识别率为 %.2f%%\n', accuracy * 100); ``` 这里使用了 k-近邻分类器作为人脸识别模型，特征向量选择了前 50 个。实际应用中，可以根据需要调整模型参数，以达到更好的识别效果。
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