Advertisement

Dlib人脸关键点检测器版本1.3.0的压缩包。

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

简介：
Dlib FaceLandmark Detector 1.3.0.unitypackage 是一款可导入 Unity 引擎使用的资源包。为了能够顺利运行，它需要与 OpenCV for Unity 插件一同集成。在 Unity 项目的资源目录中，可以查阅 Dlib face landmark detector 的官方网站页面以获取更详细的信息，请务必留意所使用的版本。此外，该资源包也支持 ARM64 架构平台。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • dlib的人脸及关键点检测
    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。
     
  • Dlib人脸关键点检测器 | 人脸检测与跟踪管理
    优质
    Dlib人脸关键点检测器是一款强大的工具，用于精确定位面部特征点，并支持高效的人脸检测与跟踪管理。 该功能允许在 Texture2D、WebCamTexture 和图像字节数组中检测正面人脸及其特征点（包括68个关键点、17个关键点和6个关键点）。此外，您可以通过调整相关数据文件来自定义对象的检测。 ObjectDetector 是基于经典的定向梯度直方图 (HOG) 特征结合线性分类器，并利用图像金字塔与滑动窗口技术实现。除了内置的人脸检测功能外，用户还可以训练自己的检测模型以适应特定需求。 ShapePredictor 的设计源自一篇关于 dlib 库应用的论文（《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》，Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan，CVPR 2014）。利用 dlib 提供的机器学习工具，用户不仅可以训练自己的模型，还可以定制用于人脸关键点识别的数据集。
     
  • 低分：Dlib人脸68个关键点检测
    优质
    本项目采用Dlib库实现对图像中人脸68个关键点的精准定位，适用于面部识别、表情分析等领域研究。 Dlib模块的68个人脸关键点检测包括：下巴从0到17，右眉毛从17到22，左眉毛从22到27，鼻子从27到36，右眼从36到42，左眼从42到48，嘴巴轮廓从48到61，以及嘴巴从61到68。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 106个人脸关键点检测 MXNet.zip
    优质
    本项目提供了一个使用MXNet框架的人脸关键点检测模型，能够精确定位和识别单张人脸图像中多达106个关键点的位置。 基于RetinaFace人脸识别的106个人脸关键点识别模型，可以直接运行。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5的人脸关键点检测论文
    优质
    本文基于流行的YOLOv5目标检测框架，提出了一种高效的人脸关键点检测方法。通过优化网络结构和损失函数，实现了在多种人脸姿态下的高精度定位。 本段落详细介绍YOLOv5Face论文的内容，包括面检测算法的实现、模型设计及实验结果等方面。 首先，面检测在计算机视觉任务中的重要性不言而喻。随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的应用，面部识别和验证等后续步骤也因此得到了极大的提升。因此，高效的面检测是许多其他高级应用的基础。 YOLOv5Face算法基于流行的YOLOv5对象检测框架，并特别针对面检测进行了优化。该方法采用五点标志回归头来精确定位左右眼角、鼻尖以及嘴角的坐标位置，并使用Wing损失函数以减少预测误差，提高准确度和鲁棒性。 在模型设计方面，YOLOv5Face提供了从大到小多种规模的选择，适应各种设备需求。例如，在嵌入式或移动平台上可以选用较小版本来实现流畅、实时的人脸检测功能。 实验表明，YOLOv5Face算法的性能超越了许多专门为人脸识别设计的方法，并在WiderFace数据集上取得了当前最佳的结果。无论是在简单场景还是复杂环境下，该方法都展现了卓越的表现力和适应性。 此外，由于其高效的计算能力和良好的精度表现，YOLOv5Face非常适合于实时应用场合下的面检测任务，在嵌入式或移动设备上的部署也十分理想。 未来的研究可能集中在进一步优化算法、减少模型大小以及探索更多新颖的应用场景。总之，该论文为基于深度学习的高精度面部识别技术的发展提供了重要的参考和借鉴价值。
     
  • 使用Python和dlib训练人脸特征点检测器
    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。
     
  • Python中dlib人脸检测库的离线本地安装包
    优质
    本简介介绍如何在无网络环境下，于本地手动安装Python的人脸识别第三方库dlib，适用于需要离线部署的应用场景。 以下是支持Python 3.7、3.8 和 3.9 的 dlib 库的安装文件： 1. dlib-19.22.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl 2. dlib-19.22.99-cp38-cp38-win_amd64.whl 3. dlib-19.22.99-cp39-cp39-win_amd64.whl