Advertisement

Viola-Jones算法在Python中实现的人脸检测程序。

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

简介：
Viola-Jones检测框架代表着对Viola-Jones检测框架的实际应用，旨在进行人脸识别任务。该实现对Viola-Jones Framework 提出了特定要求，即必须使用Python版本3.5.2，并依赖于一系列模块。具体而言，它依赖于麻木模块1.13.3、科学模块1.0.0以及OpenCVPython 3.4.0.14，用于图像捕获；同时，它还利用scikit-learn 0.19.1进行数据处理。为了启动人脸检测流程，请执行以下命令：`python detect.py`。 该框架的核心概念建立在类似Haar的功能之上。Viola和Jones等人借鉴了Papageoriou等人的思路，提出了与Haar小波相似的特征，以适应这种基于Haar小波的想法。在此工具中，采用了五种类型的类似Haar特征：分别对应左右方向、上下方向、水平居中方向、垂直居中方向以及对角线方向。为了提升特征提取的速度和效率，采用了积分图像作为图像的中间表示形式。AdaBoost算法则被应用于...

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python中的Viola-Jones人脸检测程序
    优质
    本项目基于Python实现Viola-Jones算法的人脸检测功能，适用于图像和视频处理，是计算机视觉领域初学者的良好实践。 Viola-Jones检测框架是用于人脸检测的一种实现方法。该实现需要Python版本3.5.2，并依赖以下模块：NumPy 1.13.3、SciPy 1.0.0、OpenCV-Python 3.4.0.14和scikit-learn 0.19.1。 使用说明： 运行命令“python detect.py”开始人脸检测。 主要概念包括类似Haar的特征。Viola和Jones借鉴了Papageoriou等人提出的Haar小波思想，提出了五种类似的特征：左右、上下、水平居中、垂直居中以及对角线特征。 在提取这些特征的过程中，为了提高效率，该工具使用了一种称为积分图像的技术来表示原始图像。此外，AdaBoost算法被用来增强检测效果。
     
  • Viola-Jones-Face_Detection：在Python中的人脸检测Viola-Jones实现。此项目仅使用Py...
    优质
    本项目采用Python语言基于Viola-Jones算法实现人脸检测功能，适用于初学者理解和实践计算机视觉中的基础概念和技术。 中提琴琼斯脸部检测视频很好地解释了人脸检测的概念，并能帮助您理解其实现方式。 对于训练过程（可以跳过此部分）：所有数据已经包含在train_posf和train_negf文件中，其中前者是面部图像数据集，后者是非面部图像数据集。这些提取的正面和负面样本可用于使用Haar特征来训练分类器，具体步骤如下： 1. 提取“ train_posf”和“ train_negf”文件。 2. 运行“ haar_features.py”，以从每个正负样本中提取所有可能的Haar特征值。 3. 使用threshold_optimization.py获取每个弱分类器（即单个Haar特征）的最佳阈值。 4. 最后，运行“ ada_boost.py”来获得最相关的弱分类器集合，在对正面和负面图像进行分类时能产生最小误差。
     
  • 基于 Viola-Jones 的人脸检测算法实现
    优质
    本项目采用Viola-Jones方法实现高效的人脸检测技术，通过特征选择与级联分类器优化，实现在复杂背景下的快速准确识别。 1. Viola-Jones 人脸识别算法介绍 2. 算法实现的介绍 文档是英文版。
     
  • 基于 Viola-Jones 算法的人脸检测：利用 MATLAB 保存图片中的裁剪人脸
    优质
    本项目采用Viola-Jones算法在MATLAB环境中实现高效的人脸检测，并将检测到的人脸从原始图片中裁剪并保存，便于进一步分析与处理。 使用 Viola-Jones 算法进行检测。 若要保存裁剪的图片，请更改文件夹位置。
     
  • Haar + Adaboost 人脸检测（Viola-Jones 方法）及人脸检测样本库的正负样本分析
    优质
    本文探讨了基于Haar特征与Adaboost算法的人脸检测方法——Viola-Jones技术，并深入分析了用于训练该模型的正负样本图像数据集。 Viola-Jones论文《Robust Real-Time Face Detection》中的Haar+Adaboost人脸检测方法使用了包含2000多个正面样本的人脸库以及4000多个负面样本的非人脸库。这种方法在实时人脸识别方面表现出良好的鲁棒性。
     
  • 在 Python 中使用 OpenCV 实现实例：人脸检测
    优质
    本实例教程详细介绍如何利用Python编程语言结合OpenCV库进行基本的人脸检测操作，适合初学者快速上手人脸识别技术。 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法，并添加一些功能以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本段落介绍了人脸检测的最基本实现方法，包括级联分类器、HOG 窗口以及深度学习 CNN 的应用。我们将通过以下方式实现人脸检测：使用 OpenCV 的 Haar 级联分类器；使用 Dlib 的方向梯度直方图；使用 Dlib 的卷积神经网络。
     
  • Python中DualShotFaceDetector的人脸检测PyTorch实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了DualShotFaceDetector算法，用于高效准确地进行人脸检测，适用于人脸识别和监控等领域。 Dual Shot Face Detector 是一个使用 PyTorch 实现的人脸检测项目。
     
  • 在Python中使用OpenCV实现人脸检测功能
    优质
    本教程详细介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现基本的人脸检测功能，适用于初学者入门学习计算机视觉相关技术。 OpenCV是目前最流行的计算机视觉库之一。本段落将介绍如何使用Python和OpenCV实现人脸检测功能，希望对大家有所帮助。
     
  • 采用AdaBoost算法的人脸检测程序
    优质
    本简介介绍一种基于AdaBoost算法的人脸检测程序，该程序通过级联分类器高效识别图像中的人脸区域，在复杂背景中仍能保持高准确率。 从网上下载的基于AdaBoost的人脸检测程序可以直接运行，并且具有较高的检测率。
     
  • 人脸检测与跟踪算法的实现
    优质
    本项目旨在研究并实现高效的人脸检测与跟踪算法，通过图像处理技术自动识别和追踪画面中的人脸，为智能监控、人机交互等领域提供技术支持。 基于OpenCV的Cascade分类器及模板匹配算法实现的人脸检测与跟踪方法如下：首先使用Cascade分类器检测人脸，然后更新感兴趣区域（ROI），当无法通过Cascade分类器检测到人脸时，则采用模板匹配的方法进行识别。该系统在i7处理器上可以达到每秒80帧的速度，具有很高的效率和鲁棒性，在头部倾斜至90度的情况下仍能有效跟踪。