发表服务
opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好，本文使用dlib中提供的人脸检测方法（使用HOG特征或卷积神经网方法），并使用提供的深度残差网络（ResNet）实现实时人脸识别
dlib的正向人脸识别原理是什么？.dlib目前使用了深度学习网络来实现了几个关键的stage，包括人脸检测，alignment，最后对每一个人脸生成了一个特征空间的vector，在这个空间做距离计算来做识别，这个有论文和代码的，可以去参考.弱弱的问一句，什么是...
用的是dlib18.18版本，主要是获得人脸的68个特征点。.这个是32位的库，自己生成的，用的是vs2015编译器。.不需要修改任何东西，下载即可运行。.目录序Dlib模型Dlib人脸特征检测原理（1）提取特征点（2）获取特征数据集写入csv（3）计算特征数据...
基于dlib库对人脸特征进行提取，在视频流中抓取人脸特征、并保存为64x64大小的图片文件。.注意的是：因为我们后面会对人脸数据集进行训练识别，因此，这一步非常重要。.光线——曝光和黑暗图片因手动剔除.摄像头的清晰度也比较重要——在哪台笔记本...
在python环境下实现人脸检测有多种方式，最简单易用的是使用opencv或者dlib，两者都提供了经典方法和深度学习方法进行人脸检测：opencvhaarcascade检测：haarcascade_frontalface_alt.xmlopencvdnn模块加载预训练模…
用dlib人脸检测器检测出人脸，返回的人脸矩形框2.对检测出的人脸进行关键点检测并切割出人脸"""importcv2importdlibimportnumpyasnppredictor_model='shape_predictor_68_face_landmarks.dat'detector=dlib.get_frontal_face_detector()#dlib人脸检测器
人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用，Dlib也给出了完整的模型训练的代码。但是生成的模型十分庞大。很难直接在移动端设备上应用。本文中对Dlib的人脸关键点模型的存储结构和压缩策略进行分析，最终
基于opencv和dlib人脸识别的员工考勤系统已打包生成可执行文件exe，可直接下载运行，exe文件及代码均已上传到我的github，点击传送门，打包的具体过程及教程可见pyinstaller简明教程WorkAttendanceSystem一个基于opencv人脸识别的员工考…
Dlib实现了CVPR2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文OneMillisecondFaceAlignmentwithanEnsembleofRegressionTrees中的算法，毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况。…
Dlib+OpenCV深度学习人脸识别前言人脸识别在LWF(LabeledFacesintheWild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别...
opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好，本文使用dlib中提供的人脸检测方法（使用HOG特征或卷积神经网方法），并使用提供的深度残差网络（ResNet）实现实时人脸识别
dlib的正向人脸识别原理是什么？.dlib目前使用了深度学习网络来实现了几个关键的stage，包括人脸检测，alignment，最后对每一个人脸生成了一个特征空间的vector，在这个空间做距离计算来做识别，这个有论文和代码的，可以去参考.弱弱的问一句，什么是...
用的是dlib18.18版本，主要是获得人脸的68个特征点。.这个是32位的库，自己生成的，用的是vs2015编译器。.不需要修改任何东西，下载即可运行。.目录序Dlib模型Dlib人脸特征检测原理（1）提取特征点（2）获取特征数据集写入csv（3）计算特征数据...
基于dlib库对人脸特征进行提取，在视频流中抓取人脸特征、并保存为64x64大小的图片文件。.注意的是：因为我们后面会对人脸数据集进行训练识别，因此，这一步非常重要。.光线——曝光和黑暗图片因手动剔除.摄像头的清晰度也比较重要——在哪台笔记本...
在python环境下实现人脸检测有多种方式，最简单易用的是使用opencv或者dlib，两者都提供了经典方法和深度学习方法进行人脸检测：opencvhaarcascade检测：haarcascade_frontalface_alt.xmlopencvdnn模块加载预训练模…
用dlib人脸检测器检测出人脸，返回的人脸矩形框2.对检测出的人脸进行关键点检测并切割出人脸"""importcv2importdlibimportnumpyasnppredictor_model='shape_predictor_68_face_landmarks.dat'detector=dlib.get_frontal_face_detector()#dlib人脸检测器
人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用，Dlib也给出了完整的模型训练的代码。但是生成的模型十分庞大。很难直接在移动端设备上应用。本文中对Dlib的人脸关键点模型的存储结构和压缩策略进行分析，最终
基于opencv和dlib人脸识别的员工考勤系统已打包生成可执行文件exe，可直接下载运行，exe文件及代码均已上传到我的github，点击传送门，打包的具体过程及教程可见pyinstaller简明教程WorkAttendanceSystem一个基于opencv人脸识别的员工考…
Dlib实现了CVPR2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文OneMillisecondFaceAlignmentwithanEnsembleofRegressionTrees中的算法，毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况。…
Dlib+OpenCV深度学习人脸识别前言人脸识别在LWF(LabeledFacesintheWild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别...
发表服务