Advertisement

dlib红外深度人脸实时活体检测代码包.tar.gz

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

简介：
本代码包提供基于dlib库实现的红外深度人脸识别与实时活体检测功能，适用于安全验证和身份认证场景，确保生物识别技术的安全性与准确性。 最近在研究C++ dlib红外深度人脸识别活体检测程序，并且已经调试通过了。该程序需要配合dlib和opencv才能运行。希望对大家有所帮助。使用的是红外双目摄像头进行识别。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • dlib红外深度人脸实时活体检测代码包.tar.gz
    优质
    本代码包提供基于dlib库实现的红外深度人脸识别与实时活体检测功能，适用于安全验证和身份认证场景，确保生物识别技术的安全性与准确性。 最近在研究C++ dlib红外深度人脸识别活体检测程序，并且已经调试通过了。该程序需要配合dlib和opencv才能运行。希望对大家有所帮助。使用的是红外双目摄像头进行识别。
     
  • 利用dlib进行人脸识别及活体检测
    优质
    本项目采用开源库dlib实现人脸识别与活体检测功能，通过精准的人脸特征点定位和分析，确保身份验证的安全性和可靠性。 使用dlib实现人脸识别和活体检测可以结合dlib库的面部识别功能与额外的算法来判断是否为真实的人脸而非照片、视频等形式的伪造人脸。具体步骤包括：首先，利用dlib提供的预训练模型进行人脸关键点定位；然后通过分析这些关键点的位置关系及运动特征等信息来进行活体检测。此过程可能需要结合机器学习技术对不同类型的输入数据（如静止图像或动态视频流）做进一步的分类和判断。
     
  • 基于dlib的人脸检测模型代码包.zip
    优质
    本资源提供一个使用Python编写的基于dlib库的人脸检测模型代码包。包含人脸边界框定位及关键点识别功能，适用于图像和视频处理项目。 dlib库中的训练好的人脸检测模型包含三个文件：mmod_human_face_detector.dat、shape_predictor_68_face_landmarks.dat 和 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat。
     
  • dlib MFC 实时人脸检测程序设计.rar
    优质
    本资源提供了一个基于Dlib库与MFC框架开发的人脸实时检测程序源代码及示例。该程序能够高效地在视频流中识别并追踪人脸，适用于人脸识别系统的研究和开发。 dlibMFC实时人脸检测程序设计（C++） #pragma once #include #include #include #include #include afxwin.h #include #include #include #include #include #include
     
  • Python与dlib的活体检测
    优质
    本项目利用Python编程语言结合dlib库实现高效准确的人脸活体检测功能。通过分析面部特征点确认真实人脸，有效防止照片或视频攻击。 基于Python和dlib实现的活体检测参考了眨眼检测代码。其原理是选取人脸68个特征点中的几个关键点，计算它们之间的欧氏距离比率，并与特定阈值进行比较以判断是否通过验证。具体步骤包括左转头、右转头以及张嘴动作。
     
  • dlib人脸检测示例
    优质
    本项目提供了使用Dlib库进行人脸检测的示例代码和教程。通过简单的步骤展示如何定位面部关键点并绘制边框，帮助开发者快速上手人脸识别技术。 使用dlib实现人脸识别与追踪功能的人脸识别模块。在实施对话系统方面，采用end-to-end的文本生成模型适合用于闲聊；而在问答式的对话中，则通常会结合检索匹配及知识图谱的方法来提高针对性。
     
  • SeetaFace6人脸活体检测的C++代码示例演示
    优质
    本视频提供SeetaFace6库的人脸活体检测功能在C++编程语言中的应用实例展示。通过具体代码讲解和操作示范，帮助开发者理解和实施高效准确的人脸认证系统。 开发环境：Windows 10 pro x64, Visual Studio 2015 Seetaface6算法模型： - face_detector.csta - face_landmarker_pts5.csta - fas_first.csta - fas_second.csta 软件功能包括： - 参数显示 - 实时活体检测 - 取消
     
  • 关于SeetaFace6的人脸识别和活体检测源代码
    优质
    SeetaFace6是一款开源的人脸识别与活体检测库。该项目提供了高质量、高性能的人脸关键点定位、人脸识别以及活体监测等功能，适用于多种应用场景下的身份验证需求。 使用SeetaFace6人脸识别与活体检测源代码的步骤如下： 第一步：在项目的根目录build.gradle文件中的repositories部分末尾添加以下内容： ```gradle allprojects { repositories { ... maven { url https://jitpack.io } } } ``` 第二步：在dependencies部分添加依赖项： ```gradle dependencies { implementation com.github.zining925:FaceAliveVer:1.0.1 } ``` 第三步：在项目的根目录build.gradle文件中的defaultConfig ndk部分末尾添加以下内容： ```gradle ndk { abiFilters armeabi-v7a } ```