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RetinaFace结合arcface_torch的人脸识别代码包.zip

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简介:
该代码包包含基于RetinaFace检测模型和ArcFace特征提取模型实现的人脸识别系统,适用于Python环境,并集成了arcface_torch库。 RetinaFace与arcface_torch的人脸识别效果略逊于某个下载资源(原链接已移除)。

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  • RetinaFacearcface_torch.zip
    优质
    该代码包包含基于RetinaFace检测模型和ArcFace特征提取模型实现的人脸识别系统,适用于Python环境,并集成了arcface_torch库。 RetinaFace与arcface_torch的人脸识别效果略逊于某个下载资源(原链接已移除)。
  • QtOpenCV.zip
    优质
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  • PCA与SVM.zip
    优质
    本资源提供了一种基于PCA(主成分分析)和SVM(支持向量机)相结合的人脸识别算法的完整实现代码。通过PCA进行特征降维,再利用SVM分类器完成人脸识别任务,适用于研究与学习用途。 主成分分析(PCA)是人脸识别领域常用的特征提取方法之一。支持向量机(SVM)因其处理小样本、非线性及高维数据的能力以及利用核函数实现强大的泛化性能而备受青睐。本段落探讨了将快速PCA算法与多个训练好的支持向量机相结合的方法,用于人脸图像的特征选择和分类任务。具体来说,在人脸识别过程中,首先通过快速PCA提取并选择了关键的人脸特征向量;然后用这些选定的特征向量对多个人工智能模型(SVM)进行训练;最后利用经过充分训练的支持向量机模型来进行实际的人脸识别分类工作。实验结果表明,在ORL人脸数据库上应用这种方法取得了令人满意的效果。
  • RKNN模型下RetinaFace
    优质
    本研究基于RKNN优化框架改进了RetinaFace模型,显著提升了移动端的人脸识别效率与精度,在保持低计算成本的同时实现了高性能人脸检测。 主干网络采用mobilenet,并包含onnx模型和转换后的rknn模型。
  • 基于RetinaFace与ArcFace测试及验证
    优质
    本项目旨在通过整合RetinaFace面部检测模型与ArcFace特征提取技术,进行高效精准的人脸识别实验,并提供详尽的测试和验证代码。 基于RetinaFace+ArcFace的人脸识别测试和验证代码可以参考相关博客文章进行学习和实践。该文章详细介绍了如何实现这一技术,并提供了具体的指导步骤。
  • OPENCV(1)_OPENCV_PYQT5_
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    本项目为基于OpenCV和Python的人脸识别系统演示代码,结合PyQt5实现图形界面交互,适用于初学者学习人脸检测与识别技术。 使用OpenCV的Python库进行人脸检测,并结合face_recognition算法实现人脸识别功能。建议安装Anaconda3来配置开发环境,这样可以方便地管理依赖包;或者直接使用Python 3.6也是可行的选择。完成环境配置后可以直接运行代码。
  • PythonOpenCV
    优质
    本项目利用Python语言和OpenCV库实现人脸识别功能,通过图像处理技术自动检测并标记图片中的人脸位置。 我使用OpenCV编写了一个人脸识别程序,可以实时监控摄像头并返回检测标签及可信程度。希望对大家有所帮助,欢迎提问。谢谢。
  • Java_OpenCV.zip
    优质
    这段资源包含了使用Java语言和OpenCV库进行人脸识别的相关代码。适合对计算机视觉和模式识别感兴趣的开发者和技术爱好者研究学习。 使用Java并通过OpenCV调用本地摄像头,在Swing的Panel上显示,并实现人脸识别功能。有关效果可以参考我的博客中的“java人脸识别”文章。
  • MATLAB.zip
    优质
    本资源包提供了基于MATLAB的人脸识别源代码及示例数据集,适用于研究和教学用途。包含多种人脸识别算法实现,方便学习与实践。 人脸识别技术是一种利用人的面部特征来识别身份的技术。通过使用摄像头捕捉人脸图像,并结合人工智能算法进行分析处理,可以实现对个人的快速准确的身份验证功能,在安全、金融及日常生活等多个领域得到广泛应用。
  • C#与OpenCV实现.zip
    优质
    本项目提供了一个使用C#语言和OpenCV库进行人脸识别的示例代码包。通过结合两者优势,实现了高效、准确的人脸检测和识别功能。 C#与OpenCV结合可以实现人脸识别、车牌识别以及图像拼接等功能,效果显著且易于使用。