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  1. 人脸识别中的“误配准灾难”问题

  2. 摘要: 现有的多数人脸识别系统都要依赖于面部特征(比如眼睛中心位置)的严格配准来归一化人脸以便提取 人脸描述特征,但面部特征配准的准确度如何影响人脸识别算法的性能却没有得到足够的重视。本文首次针对 这一问题进行了系统的研究,并提出了一种基于误配准学习的解决方案。为了揭示现有典型识别算法的识别性 能对特征配准准确度的敏感程度,通过对眼睛位置人为加扰,我们对Fisherface 算法的识别性能随平移、旋转 和尺度改变而变化的情况进行了实验评估,结果表明:Fisherface 的识别性能随着误配准的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-02-21
    • 文件大小:447kb
    • 提供者:krfan
  1. 嵌入式系统上基于近红外图像的人脸识别研究

  2. 一篇相当不错的人脸识别的论文,写的还是相当详细。需要cajviewer阅读器阅读。仅供学习参阅、切勿抄袭! 摘要目录 第1章绪论 1.1研究背景及意义 1.2人脸识别的发展及分类 1.3主要工作和论文组织结构 第2章相关研究工作 2.1人脸图像成像原理 2.1.1光谱分析 2.1.2人脸图像的成像模型 2.2人脸图像预处理 2.2.1图像的几何运算 2.2.2几何归一化 2.2.3图像增强 2.3常用人脸特征提取 2.3.IK一L变换 2.3.2Haar特征 2.3.3小波变换 2.3.4LB
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2011-06-05
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:qqwbqwb
  1. 非配合式可见光人脸识别解决方案系统.doc

  2. 该系统采用先进的华科智能人脸识别解决方案技术,配合高清网络摄像机,在安检通道(门)处使用。通过高清网络摄像机对通道内等待安检人员,进行非配合式中远距离 人脸特征信息采集,并把采集到的特征信息与后台服务器里面预先配置好的名单库进行快速比对。如识别对象为可疑人员,系统会自动报警,提示工作人员。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-25
    • 文件大小:135kb
    • 提供者:wearestart
  1. 智慧教育2.0-AI融合人脸识别建设方案-V1.1.pdf

  2. 人脸识别系统采用区域特征分析算法,融合计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利 用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型, 实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存 储的数以千万计的图像数据库如特殊人员照片库、特殊民族照片库、常用照片库等)完成比较,返 回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等 多种方式。可以实现在局域网、内部网、Internet 上进行照
  3. 所属分类:管理软件

    • 发布日期:2019-08-14
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:softcm
  1. 人脸识别布控系统方案书.pdf

  2. 项目背景: 现在视频监控无处不在,视频监控可用于安全防范、信息获取和指挥调度等领域,但在实际中,视频监控通常只是录制现场视频图像,用于事后作证,缺乏主动性和智能性.目前在视频监控中存在的困难有如下几个方面: 1、 只监、不控:传统的监控只实现视频显示和录像功能,只能监视和查看,不能做到管控; 2、 被动监控:事件发生前无法做到自动预测、实时报警,只能事后人工分析视频; 3、 人不可靠:盯着监控屏幕,人的注意力难以持久,无法长时间保持警惕; 4、 查询困难:从视频录像查找指定人慢,案件发生后的追踪
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-08
    • 文件大小:452kb
    • 提供者:xurui1016
  1. 新泰基业人脸库平台建设方案-202005.pdf

  2. 新泰基业人脸库平台建设方案-202005,跟商汤科技合作,采用GPU运算,打造一体化人脸识别解决方案!
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-08-03
    • 文件大小:21mb
    • 提供者:nizhenjian9527
  1. 人脸和指纹身份识别认证系统合二为一的解决方案

  2. 此项目主要根据采集到的人脸和指纹信息,通过一定的算法与特征库的特征信息相比较,从而完成对象的身份识别和认证。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-08-30
    • 文件大小:63kb
    • 提供者:weixin_38726186
  1. 嵌入式系统/ARM技术中的基于OpenCV的人脸识别设计方案

  2. 摘 要:本文提出了一种在Linux 平台下开发脸识别系统的方案,通过QT 来开发用户界面,调用OpenCV 图像处理库对相机进行采集和处理采集图像,从而实现了人脸检测、身份识别、简单表情识别的功能。   人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代,经过几十年的曲折发展已日趋成熟,构建人脸识别系统需要用到一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等 .而人脸识别在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值,可广泛应用于各类监控场合,因此
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:202kb
    • 提供者:weixin_38749268
  1. 基于MB_LBP与改进Fast PCA算法的人脸特征提取

  2. 针对MB_LBP算法对人脸特征提取维数较高,使用PCA方法会造成图像原始空间结构破坏和维数变得过大等问题,提出一种基于多块LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns, MB_LBP),结合改进的Fast PCA算法进行人脸特征提取的方案。首先用MB_LBP算法提取人脸图像的特征,接着用本文所改进Fast PCA方法加速计算矩阵S非零本征值所对应的本征向量,对人脸特征进行降维,最后在ORL人脸库进行验证。实验表明,该方法对后期人脸特征提取效果优于改进前的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:533kb
    • 提供者:weixin_38642349
  1. 【人脸识别】用非常简短的Python代码实现人脸检测

  2. 写在前面 python代码很简短,不像C++等要写几百行代码,但其实你调用的模块,底层都是用C/C++写的 如果imshow出现qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin “cocoa” in “”的报错,请看:Stackoverflow解决方案 请提前安装好opencv-python库 由于历史原因opencv-python库使用时只能叫cv2 人脸检测效果图 python完整代码 识别静态图片 # 导入opencv-pytho
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:340kb
    • 提供者:weixin_38739942
  1. C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别的示例

  2. 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费)。 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别)。 OpenCV很早以前就用过,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:112kb
    • 提供者:weixin_38509504
  1. Face-Image-Motion-Model:基于“一阶模型”存储库的人脸图像运动模型(Photo-2-Video)-源码

  2. 人脸图像运动模型 检查它在Google Colab上的工作方式: 俄语 英语 如果有错误,您可以在找到解决方案 基于: 特别感谢您对我表达给的帮助 左侧的视频显示了驾驶视频。每个数据集右侧的第一行显示了源视频。最下面一行包含动画序列,这些动画序列具有从驾驶视频传输的运动以及从源图像获取的对象。 此外,还有: (新) 结果示例:
  3. 所属分类:其它

  1. Udacity-DeepLearning:此存储库包含作为Udacity深度学习计划一部分解决的练习的解决方案-源码

  2. Udacity-DeepLearning 此存储库包含作为Udacity深度学习计划一部分解决的练习的解决方案。 项目-2: 任务是创建一个能够在图像中检测狗的狗品种分类器。 案例研究涉及相对于人脸的模型性能的比较。
  3. 所属分类:其它

  1. pidroid:快速的人脸检测,瞳Kong检测和Android地标,无需依赖-源码

  2. 仿形 目录 关于该项目 Pidroid是android库,可进行快速人脸检测,瞳Kong检测和地标检测,而无需第三方依赖项。 动机 开发该库的目的是为了方便在您的Android应用程序中集成人脸检测方法。 通常,要安装面部检测库,需要与第三方软件(如OpenCV或Tensorflow Lite)进行某种集成,或在平台(如Firebase)上进行注册。 另一方面,人脸检测模型的权重通常很高,这导致应用程序不必要地增长。 Pidroid提供了完全无依赖项的替代方案,使开发人员可以更轻松地使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:26mb
    • 提供者:weixin_42127754
  1. 基于NSCT和仿生模式的人脸图像识别方法

  2. 针对现有的人脸图像识别算法准确度不高的问题,提出了一种基于非下采样Contourlet 变换(NSCT)和仿生模式的人脸图像识别的方法。对人脸图像进行NSCT 分解,并将分解后的各系数矩阵转化为能量特征,利用仿生模式识别算法实现对人脸图像的识别。使用UMSIT、Yale 和ORL 人脸库进行实验,且设计了无拒识和有拒识两组方案,实验结果表明:与传统方法相比,利用基于非下采样Contourlet 变换和仿生模式的人脸图像识别的方法能够获得更高的正确率,而有拒识的方案能够获得更好的综合性能。
  3. 所属分类:其它

  1. Pigo:纯Go中的快速面部检测,瞳Kong定位和面部界标点检测库-源码

  2. Pigo是基于基于像素强度比较的对象检测论文( )的纯Go脸部检测,瞳Kong/眼睛定位和脸部界标点检测库。 矩形人脸标记 圆脸标记 动机 我打算实现这种面部检测方法,因为Go生态系统中用于面部检测的所有现有解决方案都仅绑定到某些C / C ++库(如OpenCV),但是在各种平台上安装OpenCV却很麻烦。 该库不需要安装任何第三方模块或应用程序。 但是,如果您想尝试基于网络摄像头的实时面部检测,则可能需要安装Python2和OpenCV,但是核心API不需要任何第三方模块或外部依赖项。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于OpenCV的人脸识别设计方案

  2. 摘 要:本文提出了一种在Linux 平台下开发脸识别系统的方案,通过QT 来开发用户界面,调用OpenCV 图像处理库对相机进行采集和处理采集图像,从而实现了人脸检测、身份识别、简单表情识别的功能。   人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代,经过几十年的曲折发展已日趋成熟,构建人脸识别系统需要用到一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等 .而人脸识别在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值,可广泛应用于各类监控场合,因此
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:231kb
    • 提供者:weixin_38546024
  1. Alexa-Face-Recognition-with-ESP32CAM:基于ESP32-CAM的人脸识别解决方案可触发Alexa例程-源码

  2. ESP32-CAM的Alexa人脸识别 基于ESP32-CAM的人脸识别解决方案,可触发Alexa例程。 该存储库的目的是基于ESP32-CAM识别出的人脸来启动Alexa服务中的例程。 它基于此存储库: : 我对代码进行了几处更改: 代码中的其他注释。 在camera_index.h中使用可读HTML / Javascr ipt代码(使更改内容更容易)。 更改了Javascr ipt代码,使其也可以与Safari Web客户端(已删除的音频界面)一起使用。 允许通过和不通过W
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-27
    • 文件大小:284kb
    • 提供者:weixin_42127020
  1. XJGARSDKDemoApp-Win32:XJGARSDK是一个免费的跨平台实时视频处理库,只需学会一套API就可以在MAC,Windows,Linux,IOS,Android等主流操作系统,提供了业界领先的视频磨皮美颜,视频滤镜,人脸实

  2. #工程配置 一,准备工作 作业系统:Windows 7及以上版本Cmake:3.6以上版本 二,生成工程文件 1.将文件夹XJGARFaceSDKProjectDemo-win32导入到本地,本例中,将文件放在D盘根目录下。 2.打开CMAKE,设置好OpenCV目录等参数,然后单击“配置”进行工程参数配置,然后单击“生成生成解决方案,具体的参数设置下图所示”。 3.利用Visual Studio打开解决方案:libXJGARSDKTest.sln。 4.复制OpenCVdll文件到解决方案
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-22
    • 文件大小:38mb
    • 提供者:weixin_42134117
  1. XJGARSDKDemoApp-Win64:XJGARSDK是一个免费的跨平台实时视频处理库,只需学会一套API就可以在MAC,Windows,Linux,IOS,Android等主流操作系统,提供了业界领先的视频磨皮美颜,视频滤镜,人脸实

  2. 工程配置 一,准备工作 作业系统:Windows 7及以上版本Cmake:3.6以上版本 二,生成工程文件 1.将文件夹XJGARFaceSDKProjectDemo-win64导入到本地,本例中,将文件放在D盘根目录下。 2.打开CMAKE,设置好OpenCV目录等参数,然后单击“配置”进行工程参数配置,然后单击“生成生成解决方案,具体的参数设置下图所示”。 3.利用Visual Studio打开解决方案:libXJGARSDKTest.sln。 4.复制OpenCVdll文件到解决方案目
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-22
    • 文件大小:27mb
    • 提供者:weixin_42134285
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