Advertisement

FacePose_pytorch：基于PyTorch的头部姿态估计(SOTA实时性能)及情感检测工具...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
FacePose_pytorch是一款先进的PyTorch工具包，专注于实时头部姿态估计和面部表情分析，提供卓越的精度与速度，在同类应用中处于领先地位。 FacePose_pytorch 是一个使用 PyTorch 实现的实时头姿势估计（偏航、侧倾、俯仰）与情绪检测工具，具有最先进的性能表现，并且易于部署及操作，能够提供高精度的结果以解决面部检测的各种问题。其特点包括极简的设计和高效的运行速度。 更新日志如下： 2020年12月：我们改进了人脸关键点算法，在CPU或移动设备上也能实现实时估计468个3D人脸地标。 2020年11月：该技术已应用于两种产品中，一种是儿童在线教育平台，用于检测孩子是否专心听讲；另一种是在会议和教室环境中评估演讲者的质量。头部角度及面部表情的识别准确性达到了世界领先水平。 尽管如此，由于某些原因，目前仅提供预测代码的开源版本。未来我们将继续发布更多内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • FacePose_pytorch：基于PyTorch的头部姿态估计(SOTA实时性能)及情感检测工具...
    优质
    FacePose_pytorch是一款先进的PyTorch工具包，专注于实时头部姿态估计和面部表情分析，提供卓越的精度与速度，在同类应用中处于领先地位。 FacePose_pytorch 是一个使用 PyTorch 实现的实时头姿势估计（偏航、侧倾、俯仰）与情绪检测工具，具有最先进的性能表现，并且易于部署及操作，能够提供高精度的结果以解决面部检测的各种问题。其特点包括极简的设计和高效的运行速度。 更新日志如下： 2020年12月：我们改进了人脸关键点算法，在CPU或移动设备上也能实现实时估计468个3D人脸地标。 2020年11月：该技术已应用于两种产品中，一种是儿童在线教育平台，用于检测孩子是否专心听讲；另一种是在会议和教室环境中评估演讲者的质量。头部角度及面部表情的识别准确性达到了世界领先水平。 尽管如此，由于某些原因，目前仅提供预测代码的开源版本。未来我们将继续发布更多内容。
     
  • 基于PyTorch的Python-Hopenet头部姿态估计实现
    优质
    本项目利用PyTorch框架实现了Python版本的Hopenet头部姿态估计算法，适用于面部识别和增强现实等领域。 Hopenet是一个精确且易于使用的头部姿态估计网络。该模型已在300W-LP数据集上进行训练，并在实际测试中表现出良好的性能。
     
  • 基于姿态估计的实时跌倒检测方法
    优质
    本研究提出了一种利用姿态估计进行实时跌倒检测的方法，通过分析人体关键点数据来准确识别跌倒事件，适用于老年人监护和智能健康领域。 为了快速准确地检测老年人跌倒事件的发生，提出了一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法。首先利用深度学习方法获取人体关节点坐标；然后通过计算质心点下降速度、颈部关节在垂直方向上的位置变化以及肩部和腰部关节之间的相对关系来判断是否发生跌倒。该算法采用单目相机进行监测，便于嵌入式应用到机器人系统中。实验结果显示，所提出的算法相比现有先进方法具有更好的性能表现。
     
  • 多人姿态估计、情感识别、面部识别及静默活体检测
    优质
    本研究聚焦于多人姿态估计、情感识别、面部识别以及静默活体检测技术，探索其在智能感知领域的应用与挑战。 这个开源项目提供了一种基于静默活体检测技术的综合性解决方案，用于判断出现在机器前的人脸是真实的还是伪造的。该项目通过开放源代码的活体模型训练架构、数据预处理方法、模型训练与测试脚本以及测试用APK文件，为研究者和开发者提供了全面的工具集，帮助他们快速搭建并测试活体检测系统。 在当前人脸识别领域中，活体检测技术具有重要意义，能够有效应对各种欺诈行为，如使用纸质照片或硅胶面具等虚假人脸。项目采用了基于傅里叶频谱图辅助监督的静默活体检测方法，并利用真伪脸在频域上的差异来构建高效的活体检测模型。 此外，该项目还集成了多项人工智能技术，包括人脸识别、情绪识别以及多人姿态估计等功能，为用户提供更全面的服务。借助PyQt5等工具，项目展示了群体课堂专注度分析、考试作弊系统和动态点名功能的演示界面（Qt Demo），提供了丰富的解决方案供教育领域及企业应用。 在技术层面，该项目基于Python 3.7、PyQt5和Pytorch1.8.1框架开发，并建议使用GPU加速以获得更好的性能。同时，项目还提供了一个详细的requirements.txt文件来帮助用户查看并配置所需的环境设置。
     
  • 基于Pytorch的实时多人姿态估计项目（Python版）
    优质
    本项目利用Pytorch框架开发，旨在实现实时多人姿态估计功能。通过深度学习技术，准确识别视频中多个人体的姿态关键点，适用于多种应用场景。 Pytorch版本的实时多人姿态估计项目。
     
  • 头部姿势估计与情绪识别
    优质
    本研究探讨了通过分析个体头部姿势来估计其情绪状态的方法和技术，旨在开发更为精准的情绪识别系统。 PyTorch实现的头部姿态估计（偏航、横滚、俯仰）和情绪检测算法。
     
  • 头部姿态估计-PnP问题.zip
    优质
    本项目探讨了计算机视觉中的PnP（Perspective-n-Point）问题，专注于通过已知三维坐标和对应的二维图像点来估算相机的姿态。包含多种算法实现与比较分析，适用于机器人视觉、增强现实等场景研究。 PnP问题的求解方法包括P3P、直接线性变换（DLT）、EPnP以及UPnP等多种方式，此外还有非线性的Bundle Adjustment。旋转平移矩阵T共有12个维度，因此至少需要6对匹配点才能实现矩阵T的线性求解，这种方法被称为DLT。当提供的匹配点多于6对时，则可以采用SVD等方法来解决超定方程并寻找最小二乘解。
     
  • 基于姿态估计的实时跌倒检测算法分析研究
    优质
    本研究探讨了利用姿态估计技术实现实时跌倒检测的方法与挑战，旨在提高老年人和行动不便者的安全保障。通过分析多种算法性能，优化跌倒检测系统的准确性和响应速度。 基于姿态估计的实时跌倒检测算法的研究探讨了如何利用人体姿态信息来实现高效、准确的跌倒事件识别，旨在提高老年人及行动不便人群的安全保障水平。该研究关注于开发能够在各种环境下稳定运行，并能迅速响应跌倒情况的智能系统，以减少因延迟反应带来的潜在伤害风险。
     
  • Python中使用OpenCV和dlib进行实时头部姿态估计
    优质
    本项目利用Python结合OpenCV与dlib库实现实时头部姿态估计。通过面部关键点检测技术分析视频流中的头部旋转角度，为VR、AR及人机交互提供精准的头部追踪数据支持。 Real-time head pose estimation using OpenCV and dlib
     
  • Pytorch-Pose：基于Pytorch的姿势估计
    优质
    Pytorch-Pose是一款使用Pytorch开发的开源库，专注于人体姿态识别和跟踪。它提供高效、灵活的姿态估计解决方案，适用于各种应用场景。 Pytorch-Pose是一个使用Pytorch进行姿势估计的项目。