人脸识别--SeetaFace

最新推荐文章于 2025-09-13 23:06:41 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/ynxf/p/6626762.html
本文提供了SeetaFaceEngine的人脸检测、对齐及识别的资源下载链接，包括官方下载地址，适用于人脸识别项目的开发者。
在RV1126上实现人脸识别----facenet转成rknn模型
cumtchw
03-23 6004
1.模型下载 首先需要下载facenet的模型，github下载网址为：https://github.com/davidsandberg/facenet Pre-trained models Model name LFW accuracy Training dataset Architecture 20180408-102900 0.9905 CASIA-WebFace Inception ResNet v1 20180402-114759 0.996
seetaface2人脸识别
weixin_45946188的博客
12-02 1978
前几天实验室考核要用到seetaface2,给的参考资料是GitHub上官方文档，是用c++写的，但自己只有c语言基础看官方给的代码有点吃力，在网上找了好久都没发现好的参考资料。 然后只能自己摸索，经过几天的尝试后，终于看懂了官方文档，后来有看了看官方的c++头文件，原来用到的函数，在头文件里都有说明和参数介绍，说的还比较清楚。 这里附上github地址：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine2/blob/master/example/C++...
人脸识别--SeetaFace2介绍
fy291021851的博客
05-20 3463
SeetaFace2是中科视拓在2019年发布的开源人脸识别引擎，使用c++编写，支持windows、linux系统，支持arm、x86平台，功能包含人脸检测、关键点定位、人脸识别，相比于2016开源的SeetaFace在性能上有很大提升，并在2020开源了SeetaFace6,增加了活体检测、质量评估、年龄性别估计、口罩检测。 本文主要讲解SeetaFace2的人脸识别功能,人脸识别主要包括人脸检测、关键点定位、人脸区域特征提取、特征相似度比对。 1 算法理论 1.1 人...
SpringBoot+SeetaFace6搭建人脸识别平台
月月鸟先森的博客
10-08 1191
最近多个项目需要接入人脸识别功能，之前的方案是使用百度云api集成，但是后续部分项目是内网部署及使用，考虑到接入复杂程度及收费等多种因素，决定参考开源方案自己搭建，保证服务的稳定性与可靠性项目地址：https://gitee.com/code2roc/fastface。
人脸识别-SeetaFace/face_recognition
qq_42182596的博客
05-20 1195
人脸识别介绍： 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 人脸特征点定位的目的是在人脸检测/跟踪获取的人脸区域的基础上，进一步，确定脸部特征点（眼睛、嘴巴中心点、眼睛、嘴巴轮廓特征点、器官轮廓特征点等）的位置。人脸特征点定位的基本思路，主要是将人脸局部器官的纹理特征和器官特征点之间的位置约束进行结合来进行处理。 人脸表示是指根据人脸特征点的位置，对人脸进行几何校正并割取人脸区域（归一化到固定大小）之后，得到最具有鉴别（区分）能力的特
在瑞芯微3588上实现人脸识别---retinaface模型转rknn
htzckk的博客
07-20 7247
在瑞芯微3588上实现人脸识别---retinaface模型转rknn
使用SeetaFace实现完整的人脸识别系统
weixin_34640289的博客
04-25 873
人脸识别作为计算机视觉领域的一个重要分支，已经广泛应用于安全验证、身份识别和智能监控等多个领域。SeetaFace是一个开源的人脸识别框架，它以高效和易于使用而备受开发者青睐。本章将深入介绍SeetaFace框架的特点、架构以及如何在实际项目中应用该框架。人脸识别技术的起源可以追溯到20世纪60年代，随着计算机技术的快速发展，人脸识别逐渐从理论走向实际应用。早期的人脸识别研究主要集中在几何特征的分析上，包括人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置关系。这些研究为后续的模板匹配、特征点匹配等方法奠定了基础。
人脸识别 SeetaFace2
ch_ccc的博客
01-19 1887
SeetaFace2是一个开源的、全栈的人脸识别引擎，由SeetaFace公司开发。它包含了构建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块：人脸检测模块（FaceDetector）、面部关键点定位模块（FaceLandmarker）以及人脸特征提取与比对模块（FaceRecognizer）。此外，还提供了两个辅助模块：FaceTracker用于人脸跟踪，QualityAssessor用于人脸质量评估。
SeetaFace6人脸识别算法
hallobike的博客
07-17 2829
中科视拓开源SeetaFace6人脸识别算法 2020年3月31日，中科视拓宣布开放SeetaFace6人脸识别算法。 SeetaFace6包含人脸识别的基本能力：人脸检测、关键点定位、人脸识别，同时增加了活体检测、质量评估、年龄性别估计，并且顺应实际应用需求，开放口罩检测以及口罩佩戴场景下的人脸识别模型。 与去年开源的SeetaFace2相比，SeetaFace6采用了商用版最新的推理引擎TenniS，ResNet50的推理速度，从SeetaFace2在I7的8FPS提升到了20FPS。SeetaFace
seetaface的人脸检测-人脸对齐-人脸识别模型
01-17
在本文中，我们将深入探讨基于SeetaFace的人脸检测、人脸对齐以及人脸识别模型，这些都是在物联网(IoT)大赛中实现人脸识别模块的关键技术。SeetaFace是一个强大的开源人脸识别框架，由浙江大学计算机视觉实验室开发...
在linux环境下配置SeetaFace人脸检测-人脸识别-人脸比对环境.doc
11-25
SeetaFace是一个开源的人脸识别引擎，适用于多种平台，包括Linux。以下是在Ubuntu 16.04.1 Server 64位版本上配置SeetaFace环境的详细过程： 首先，确保你的系统已经安装了必要的基础工具，这包括构建环境、CMake、...
人脸识别引擎SeetaFace在Android Studio平台的Demo
02-21
人脸识别引擎SeetaFace在Android Studio平台的Demo.zip人脸识别引擎SeetaFace在Android Studio平台的Demo.zip人脸识别引擎SeetaFace在Android Studio平台的Demo.zip人脸识别引擎SeetaFace在Android Studio平台的Demo...
计算机视觉 - SeetaFace-6.0 版本 - Windows 平台 - 用于人脸检测与识别开发
08-20
本次提供的 Seetaface6.0_windows 是 SeetaFace 人脸识别引擎在 Windows 平台的 6.0 版本开发包。SeetaFace 是由中科院计算所研发的开源人脸识别算法库，以轻量级、高精度、低计算资源消耗为特点，集成了人脸检测、...
【完整源码+数据集+部署教程】交通工具图像分割系统： yolov8-seg-C2f-RFCAConv
最新发布
weixin_43860634的博客
09-13 623
【完整源码+数据集+部署教程】交通工具图像分割系统： yolov8-seg-C2f-RFCAConv
MOSS-TTSD: 文本对话式语音克隆
m0_72580657的博客
09-10 1779
MOSS-TTSD是一款突破性的对话语音生成系统，专为提升人机交互体验而设计。基于Qwen3-1.7B-base模型优化，它支持中英双语，实现零样本音色克隆和长达960秒的连续语音生成。核心创新包括XY-Tokenizer（1kbps低比特率编码）和对话语境建模技术，经过110万小时语音数据训练。性能评估显示其词错误率低至1.90%，媲美顶尖模型。适用于播客、直播、教育等多种场景，提供本地部署方案。目前支持双人对话克隆，多人对话功能正在开发中。
大模型应用开发八股
weixin_58493933的博客
09-10 766
多智能体系统指的是。
MiniMax - 稀宇科技推出的AI智能助手
qq_27346503的博客
09-12 681
如果你需要的是一个强大的 “数字员工” 来帮你处理各种创造性或重复性的工作，MiniMax 绝对是一个值得优先考虑的选择。MiniMax（上海稀宇科技）可不是个简单的聊天机器人，而是全球领先的 AI 技术公司，专攻万亿参数 MoE 架构，一手包办文本、语音、视频、音乐生成，堪称多模态全能选手。它既能陪你闲聊解闷，又能帮你写代码、做视频、分析股票，甚至一键生成完整可上线的 Web 应用，目标是让每个人都能零门槛用上 AI 超能力。⭐⭐⭐⭐⭐ (文、图、音、视频、音乐)⭐⭐⭐⭐ (GPTs, 自定义功能强)
【开题答辩全过程】以 _基于协同过滤算法的室内设计项目推荐系统的设计与实现为例，包含答辩的问题和答案
shiji5078的博客
09-11 954
本文介绍了一位14年经验的毕设指导专家，擅长多种编程语言和项目开发。重点展示了一个基于协同过滤算法的室内设计推荐系统毕设答辩过程，包括系统功能、技术实现、数据采集方案和关键问题应对策略。答辩中针对算法选择、冷启动、并发处理等专业问题进行了详细解答，并获得了评委的肯定。最后提供了毕设开题报告和源码获取建议，强调独立完成项目的重要性。
华新嘉华：企业抢占新赛道：GEO助力AI时代内容精准触达
huaxinjiahua的博客
09-11 708
GEO通过AI优化内容，实现精准触达，提升品牌权威性，成为数字营销新前沿。
seetaface人脸识别模块核心解析
资源摘要信息:"seetaface人脸识别模块-FaceIdentification.rar" 在当前的计算机视觉和人工智能领域，人脸识别技术已广泛应用在安全验证、智能监控、人机交互等多个场景中。seetaface作为一个成熟的人脸识别解决方案...
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