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全方位人脸检测

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简介：
简介：全方位人脸检测技术能够识别和定位图像中的人脸位置及大小，无论面部是正面还是侧面，均能准确捕捉，并提取关键特征点。 这个程序是在MATLAB下开发的，用于解决人脸检测中的多角度问题。

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  • 全方位人脸检测
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    简介：全方位人脸检测技术能够识别和定位图像中的人脸位置及大小，无论面部是正面还是侧面，均能准确捕捉，并提取关键特征点。 这个程序是在MATLAB下开发的，用于解决人脸检测中的多角度问题。
     
  • MTCNN 人脸检测及定位代码
    优质
    本项目提供基于MTCNN算法的人脸检测和关键点定位代码，适用于多种图像处理场景，能够高效准确地识别并标记面部特征。 该资源提供了MTCNN实现人脸检测与定位的完整代码。下载并解压压缩包后，将待检测图片放入文件夹中，然后在mtcnn.py文件中修改图片路径设置，最后运行mtcnn.py即可完成操作。
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
    优质
    本项目提供了一套全面的人脸识别解决方案，包括人脸检测、精准的关键点定位以及是否佩戴口罩的判断功能。适用于多种场景的安全与隐私保护需求。 要运行RetinaFace进行同时的人脸检测、关键点定位及口罩检测，请遵循以下步骤： 1. 对于Linux用户，在rcnn/cython/setup.py文件的第121行添加注释（Windows用户可以跳过这一步）。 2. 进入cython目录并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 以完成必要的设置。 3. 最后，运行测试脚本 `python test.py`。如果遇到缺少mxnet等库的情况，请使用pip自行安装所需依赖项。 请确保所有必需的软件包都已正确安装，并根据提示进行相应的操作调整。
     
  • 人脸识别-检测人脸.rar
    优质
    本资源提供了一套完整的人脸识别解决方案，包括人脸检测功能。适用于多种应用场景，如安全监控、用户认证等。 SeetaFace包括三个独立的模块：人脸检测、人脸对齐和人脸识别。这三个模块结合使用可以实现完整的人脸识别功能。
     
  • Android Demo：人脸检测与人脸关键点检测及人体检测.zip
    优质
    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo，包含人脸关键点识别功能，适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测（包括5个人脸关键点）以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测，还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。
     
  • MTCNN人脸检测
    优质
    MTCNN是一种用于人脸识别和定位的深度学习模型，通过多任务协作网络优化，实现精准的人脸检测与对齐。 MTCNN（多任务卷积神经网络）结合了人脸区域检测与面部关键点检测，并基于cascade框架构建。整个系统由PNet、RNet以及ONet三层网络结构组成。 在VS2015开发环境并使用OPENCV3.0及以上版本的情况下，可以直接运行该程序。
     
  • FaceDetector 实时人脸检测 检测相机中的人脸
    优质
    FaceDetector是一款实时人脸检测应用，能够精准捕捉并识别摄像头中的面部特征，为用户提供便捷高效的人脸识别解决方案。 最近在研究FaceDetector人脸动态识别，在网上下载了不少的demo，但感觉这些示例把简单的事情复杂化了。因此我决定自己动手编写了一个简单的测试Demo来验证功能，这个Demo只专注于从相机中识别人脸并画框，没有其他多余的代码或设置。
     
  • 【人脸检测】利用形态学方法进行人脸定位的Matlab代码（附GUI）
    优质
    本项目提供了一套基于形态学的人脸检测MATLAB代码，并包含图形用户界面(GUI)，便于使用者快速上手实现人脸定位功能。 基于形态学实现人脸检测定位的MATLAB源码及GUI界面设计。
     
  • Yolov8数据集-安全帽、人脸、人体检测
    优质
    本项目基于YOLOv8模型，专注于工业场景下的安全监测，涵盖安全帽识别、人脸识别及人体姿态检测三大模块，旨在提升工作场所的安全水平。 yolov8 数据集包含100张图片，用于检测安全帽、头和人三类目标。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别：利用肤色检测定位人脸
    优质
    本研究采用MATLAB平台，结合肤色模型进行人脸识别，通过精准定位肤色区域来确定人脸位置，提高识别准确率和效率。 基于MATLAB的人脸识别系统通过检测人脸肤色来定位面部，并在检测到人脸后用方框进行标记。