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搜索资源列表

  1. 快速的人脸轮廓检测及姿态估计算法

  2. 提出一种基于人脸特征区域划分的人脸轮廓检测方法和快速人脸姿态估计方法.该方法根据特征点在人脸的分布情况将人脸划分为9个区域.对于每个选定的区域,首先检测出其初始轮廓线,然后用三次多项式对其进行曲线拟合处理,最后把不同区域的轮廓线连接起来得到完整的人脸轮廓.此外,为了快速、准确地估计出人脸的姿态,本文从人脸的对称性出发,提出了进行人脸姿态估计的面积模型和近似平面模型.实验表明,本文所提出的轮廓检测方法对于复杂背景中具有不同姿态的人脸图像可以得到较满意的检测结果.和其它检测方法相比.本文方法具有模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-15
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：younewzg

  1. 论文-人脸遮挡检测

  2. 人脸遮挡检测是利用智能视频分析技术——人脸遮挡检测算法，对人的脸部进行分析检测，并自动判别人的脸部特征，对戴墨镜、压低帽沿或戴口罩以及其他任何形式的有意识遮盖脸部特征等可疑行为人员进行自动识别和报警

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-09-21
    • 文件大小：703kb
    • 提供者：cruise1234

  1. opencv 利用类haar小波特征的人脸、人眼等特征检测（带代码）

  2. opencv 利用类haar小波特征的人脸、人眼等特征检测（带代码）

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-10-21
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：yanmy2012

  1. 人脸特征点检测（瞳孔、眼角、鼻子、嘴角等）

  2. OpenCV下人脸特征点检测，C++源代码，装了OpenCV可直接运行

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-10-27
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：yinguoqun1963

  1. 综合利用人脸特征和活动轮廓技术的人脸检测及跟踪算法

  2. 综合利用人脸特征和活动轮廓技术的人脸检测及跟踪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-23
    • 文件大小：319kb
    • 提供者：j_z_t

  1. VC6.0,OpenCV实现人脸特征检测

  2. 功能： 1. 实时人脸检测，通过摄像头获取人脸视频流，从中检测头部和眼部位置。这部分鲁棒性较好，光照影响较小。 2. 在一定程度上能够进行人脸识别，但是识别率不高。 博客地址：http://blog.csdn.net/he_qiao/article/details/14122085

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-11-06
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：he_qiao_2010

  1. 人脸特征点检测，用于人脸识别。

  2. 人脸特征点检测，用于人脸识别，是Linux环境下的C开发源码。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-12-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xujy0000

  1. 基于DCNN的人脸特征点检测及面部朝向计算.pdf

  2. 基于DCNN的人脸特征点检测及面部朝向计算.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于Canny-AAM的人脸特征定位算法

  2. 主动表观模型(AAM)是经典的特征点检测方法,该模型对外轮廓的定位不是十分准确,且计算复杂度高,迭代次数大,容易陷入局部最优解,很难满足多姿态人脸特征点检测的要求.针对上述问题,提出了一种基于Canny边缘检测的AAM人脸特征定位方法.在使用AAM之前先利用Canny算法进行边缘检测,滤去非人脸轮廓部分像素点的纹理信息,使特征点极大限度的定位到人脸轮廓部分.实验结果表明:该方法减少了迭代次数,降低了计算的复杂度,提高了匹配的准确率,时间消耗降低了27.7%.

  3. 所属分类：其它

  1. dlib视频人脸特征点检测.py

  2. dilb人脸特征点检测，亲测可用，可调用摄像头或者修改一下检测视频。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-13
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_45639509

  1. 人脸特征检测包.zip

  2. 我的环境：win10+python3.7+TensorFlow1.13.1gpu（conda的虚拟环境）

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-02
    • 文件大小：68mb
    • 提供者：weixin_44754046

  1. 基于深度学习的人脸活体检测算法

  2. 身份认证技术有了很大的发展，随之不断出现的是各种伪造合法用户信息的欺诈手段。针对这一问题，提出一种基于深度学习人脸活体检测算法，分析了真实人脸和欺诈人脸之间的区别，将真实人脸和照片进行数据去中心化、zca白化去噪声、随机旋转等处理；同时，利用卷积神经网络对照片的面部特征进行提取，提取出来的特征送入神经网络训练、分类。算法在公开的数据库NUAA上进行了验证，实验结果表明该方法降低了计算的复杂度，提高了识别准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：weixin_38575118

  1. 基于上下文特征与单类支持向量机的人脸活体检测

  2. 非法入侵者通过伪装人脸欺骗识别系统， 给人脸识别应用带来严重威胁。现有人脸活体检测方法多为在同一数据集内进行训练和测试，当应用在跨数据集场景中时效果并不理想。针对这一问题，提出了利用HOG等算法对上下文环境中的线索信息进行提取，提取出来的特征送入单类支持向量机进行训练、分类。将分类结果与上下文环境中异常线索的探测结果相结合。算法在公开的数据集NUAA和CASIA-FASD上进行了验证，实验结果表明在跨数据集检测时该算法的泛化能力及检测准确率较已存在算法有所提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：83kb
    • 提供者：weixin_38693720

  1. 深度递归回归用于人脸地标检测

  2. 我们基于深度卷积和反卷积网络，再经过精心设计的递归网络结构，提出了一种新颖的端到端深度架构，用于人脸界标检测。 该体系结构的管道包括三个部分。 通过第一部分，我们通过具有堆叠的卷积和反卷积层的深层网络将输入的人脸图像编码为保留分辨率的反卷积特征图。 然后，在第二部分中，我们通过这些反卷积特征图之上的附加卷积层来估计面部关键点的初始坐标。 在最后一部分中，通过使用反卷积特征图和初始面部关键点作为输入，我们通过包含多个长短期记忆成分的递归网络来优化面部关键点的坐标。 对几个基准数据集的广泛评估表明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：896kb
    • 提供者：weixin_38691006

  1. 基于多任务特征学习的改进监督下降的人脸标志检测方法

  2. 基于多任务特征学习的改进监督下降的人脸标志检测方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1003kb
    • 提供者：weixin_38550137

  1. 人脸特征点检测（一）-附件资源

  2. 人脸特征点检测（一）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42198780

  1. 人脸特征点检测（一）-附件资源

  2. 人脸特征点检测（一）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42193786

  1. 基于梯度方向直方图的人脸活体检测方法

  2. 人脸识别的身份认证环节可能受到照片、视频等手段的恶意欺骗。在分析了照片人脸成像后的非线性变化特点后, 从人脸边缘信息的变化特征着手设计了一种基于图像处理的人脸活体检测新方法。用改进的梯度方向直方图描述人脸主要轮廓, 同时结合正、负样本的统计特征训练支持向量机分类器进行活体检测, 最后在NUAA人脸数据库上开展了实验验证, 结果表明, 本文方法对真假人脸的检测正确率达到了97%。

  3. 所属分类：其它

  1. 高精度轻量级的人脸关键点检测算法

  2. 针对当前人脸关键点检测算法网络模型复杂度高、在计算资源受限时不利于部署的问题,基于知识蒸馏思想,提出了一种高精度、轻量级的人脸关键点检测算法。通过改进残差网络(ResNet50)中的Bottleneck模块并引入分组反卷积,得到轻量级的学生网络。同时提出逐像素损失函数和逐像素对损失函数,通过对齐教师网络与学生网络的输出特征图与中间特征图,将教师网络的先验知识迁移至学生网络,从而提高学生网络的检测精度。实验结果表明,本算法得到的学生网络参数量为2.81M,模型大小为10.20MB,在GTX1080

  3. 所属分类：其它

  1. 高精度轻量级的人脸关键点检测算法

  2. 针对当前人脸关键点检测算法网络模型复杂度高、在计算资源受限时不利于部署的问题,基于知识蒸馏思想,提出了一种高精度、轻量级的人脸关键点检测算法。通过改进残差网络(ResNet50)中的Bottleneck模块并引入分组反卷积,得到轻量级的学生网络。同时提出逐像素损失函数和逐像素对损失函数,通过对齐教师网络与学生网络的输出特征图与中间特征图,将教师网络的先验知识迁移至学生网络,从而提高学生网络的检测精度。实验结果表明,本算法得到的学生网络参数量为2.81M,模型大小为10.20MB,在GTX1080

  3. 所属分类：其它

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