Advertisement

5. 使用dlib(HOG和CNN)的人脸检测(含Python代码及数据集)

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


简介:
本项目介绍如何使用dlib库中基于HOG与CNN的人脸检测方法,并提供相应的Python实现代码及训练数据集。 dlib 库是人脸识别领域中最常用的软件包之一,face_recognition将其功能封装成一个易于使用的API。 人脸检测的复杂性要求有大量的面部数据支持。拥有多样化且精心策划的数据集对于创建能够处理姿势、表情及光照条件变化的人脸识别模型至关重要。 Roboflow为计算机视觉管道的每个阶段提供免费工具,简化工作流程并提高工作效率。 注册或登录您的Roboflow账户以访问先进的数据集库,并彻底改变您的计算机视觉管道。 您可以选择自己的数据集,或者使用各种有用的数据集库。将40多种格式的数据引入Roboflow中进行训练,在多个平台(API、NVIDIA、浏览器、iOS等)上部署模型,并连接到应用程序或第三方工具。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 5. 使dlibHOGCNNPython
    优质
    本项目介绍如何使用dlib库中基于HOG与CNN的人脸检测方法,并提供相应的Python实现代码及训练数据集。 dlib 库是人脸识别领域中最常用的软件包之一,face_recognition将其功能封装成一个易于使用的API。 人脸检测的复杂性要求有大量的面部数据支持。拥有多样化且精心策划的数据集对于创建能够处理姿势、表情及光照条件变化的人脸识别模型至关重要。 Roboflow为计算机视觉管道的每个阶段提供免费工具,简化工作流程并提高工作效率。 注册或登录您的Roboflow账户以访问先进的数据集库,并彻底改变您的计算机视觉管道。 您可以选择自己的数据集,或者使用各种有用的数据集库。将40多种格式的数据引入Roboflow中进行训练,在多个平台(API、NVIDIA、浏览器、iOS等)上部署模型,并连接到应用程序或第三方工具。
  • 使Pythondlib训练特征点
    优质
    本项目运用Python编程语言结合dlib库,致力于开发高效的人脸关键点识别模型,适用于面部表情分析与人脸识别系统。 使用Python的dlib库可以训练一个检测人脸68个特征点的模型。相关数据集及源代码可以在我的博客文章中找到:关于如何利用dlib库进行人脸识别特征点(共68个)的学习过程,包括所需的资料和编程实现细节等内容,在我之前的博客中有详细介绍。
  • 基于OpenCVdlib实时与追踪系统(完整
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV和dlib库的实时人脸检测与追踪解决方案,并包含完整的源代码和相关数据集,便于学习和应用。 这篇文档详细介绍了如何利用OpenCV和dlib实现一个能够实时捕捉并跟踪视频流中的脸部的系统的方法。它从理论和技术实现的角度全面讨论了使用辨别相关滤波器(DCF)进行追踪任务的技术要点,并提供了一个详细的代码示例来展示如何应用DCF追踪器,同时还分享了一些实用的应用细节。 本段落档适用于具有一定技术水平的开发人员以及从事图像处理或机器视觉的研究员。文档的目标是帮助专业人士和研究项目理解并实施基于人脸的视觉跟踪技术,在各种应用场景下精确地跟踪面部移动。 此外,还提出了未来可能的发展方向和改进建议,强调了环境适应性和检测精度的重要性,并指出了代码兼容性验证的意义及其现实意义。
  • dlib关键点
    优质
    dlib库提供高效的人脸及关键点检测功能,适用于多种应用场景,如面部识别、表情分析等。其算法精准可靠,易于集成到各类软件项目中。 在dlib实例基础上实现了人脸检测,并将人脸框图像本地保存;批量读取文件并保存人脸关键点至txt文件以及标签至其他文件。
  • Haar级联实现OpenCV实时Python
    优质
    本教程介绍如何使用Haar级联和OpenCV进行实时人脸检测,并提供Python代码和所需的数据集,适合初学者快速上手。 首先建议 Angelos 研究 Movidius NCS 和 Google Coral USB Accelerator 这样的协处理器。这些设备能够实时运行基于深度学习的面部检测器(包括 OpenCV 的深度学习面部检测器),即使计算量很大。 然而,我不确定这些协处理器是否适合 Angelos 使用,因为它们可能价格昂贵且耗电量大。 我回顾了 Angelos 提出的问题,并查看了我的档案以寻找有用的教程。令我惊讶的是,我没有编写过关于使用 OpenCV 的 Haar 级联进行人脸检测的专门教程! 虽然深度学习面部检测器可以提供更高的准确度和更稳健的人脸识别功能,但 OpenCV 的 Haar 级联仍然有其应用价值: 它们在资源受限设备上的运行速度非常快。 Haar 级联模型尺寸很小(930 KB)。 尽管如此,Haar 级联确实存在一些问题,例如容易产生误报并且准确率低于 HOG + Linear SVM、SSD 和 YOLO 等算法。然而,在资源受限的设备上使用时,它们仍然是有用的和实用的选择。 今天您将学习如何使用 OpenCV 进行人脸检测。
  • 口罩(附带运行
    优质
    本项目提供了一种有效的人脸识别与口罩佩戴状态检测方法,并包含详尽的源代码、注释以及训练模型所需的数据集。 本教程旨在帮助开发者全面了解深度学习中的完整流程,涵盖以下方面: 1. 数据集的导入及预处理步骤。 2. 网络模型的选择以及参数设置过程。 3. 模型训练与导出操作。 4. 模型加载、优化并得出推断结果。 本教程使用的主要软硬件环境如下: - NVIDIA Xavier NX - Jetpack 4.6 - TensorRT 8.0.1 - Pytorch 1.10.0 - Python 3.6.9 - OpenCV 4.1.1
  • 口罩(附带运行
    优质
    本项目提供了一套完整的人脸及口罩检测解决方案,包含详尽的运行代码与真实数据集,旨在帮助开发者快速实现相关应用。 本教程旨在帮助开发者全面理解深度学习的完整流程,涵盖以下方面: 1. 数据集导入及预处理步骤。 2. 网络模型的选择与参数设置。 3. 模型训练过程以及导出方法。 4. 如何加载和优化模型以得出推断结果。 本教程所使用的软硬件环境如下: - NVIDIA Xavier NX - Jetpack 4.6 - TensorRT 8.0.1 - Pytorch 1.10.0 - Python 3.6.9 - OpenCV 4.1.1
  • 使Python 3Dlib 19.7进行摄像头特征点标定
    优质
    本项目利用Python 3结合Dlib库(版本19.7)实现摄像头实时人脸检测与特征点定位,适用于面部识别研究。 0. 引言 本段落介绍如何使用Python开发一个简单的应用程序来捕获摄像头中的实时人脸,并利用Dlib库进行特征点标定。 1. 开发环境 - Python: 3.6.3 - Dlib: 19.7 - OpenCV, numpy 2. 源码介绍 首先,我们需要导入必要的Python库: ```python import dlib # 人脸识别的库 import numpy as np # 数据处理的库 import cv2 # 图像处理的库 ``` 这段代码实现了摄像头中的人脸检测和特征点标定功能。开发环境包括Python版本3.6.3,Dlib版本19.7以及OpenCV、numpy等必要的第三方库。
  • dlib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。
  • 基于dlibPython实现
    优质
    本项目利用Python编程语言及Dlib库资源,致力于开发高效精准的人脸检测系统。通过调用预训练模型与优化算法,实现在图像中自动识别并标记人脸位置的功能,为后续面部特征分析、表情识别等应用奠定坚实基础。 本周工作比较清闲,可以保持每日更新的节奏。国外身份证项目的新增需求是检测出身份证正面的人脸。起初考虑使用mobilenet-ssd模型,但同事建议尝试一下现有的人脸库dlib。 安装过程中遇到了一些问题:由于我使用的Python版本为3.6,直接通过pip install dlib进行安装时失败了。后来发现需要下载对应于python 3.6的whl文件或者使用命令 pip install dlib==19.6.0 进行安装,最终提示Successfully installed dlib-19.6.0,表示dlib已成功安装。 然而事情并没有结束,在导入时又遇到了新的问题。