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PyTorch实现的人脸识别系统：结合OpenCV、Dlib及CNN的多方法人脸检测，以及人脸对齐与VGG-Face特征提取

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简介：
本项目采用PyTorch框架构建人脸识别系统，融合了OpenCV和Dlib库进行高效的人脸与关键点检测，并利用预训练的VGG-Face模型提取深度特征，实现精准的人脸识别功能。 博客内容包括使用OpenCV、dlib和CNN实现的人脸检测方法、利用OpenCV进行人脸对齐以及采用VGG-Face模型提取人脸特征的技术细节，并最终通过余弦函数计算相似度，同时提供了Flask部署代码以供远程服务器调用。

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  • PyTorch实现的人脸识别系统：结合OpenCV、Dlib及CNN的多方法人脸检测，以及人脸对齐与VGG-Face特征提取
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    本项目采用PyTorch框架构建人脸识别系统，融合了OpenCV和Dlib库进行高效的人脸与关键点检测，并利用预训练的VGG-Face模型提取深度特征，实现精准的人脸识别功能。 博客内容包括使用OpenCV、dlib和CNN实现的人脸检测方法、利用OpenCV进行人脸对齐以及采用VGG-Face模型提取人脸特征的技术细节，并最终通过余弦函数计算相似度，同时提供了Flask部署代码以供远程服务器调用。
     
  • 安卓OpenCV实现多人检测、人脸检测及识别和人脸对比
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    本项目基于安卓平台利用OpenCV库开发，实现了多人检测、精准的人脸检测与识别功能，并支持高效的人脸对比技术。 在安卓平台上使用OpenCV进行人脸检测、人脸识别以及人脸对比，并实现对图像的翻转、镜像等功能。同时支持多人脸检测功能。
     
  • 多人脸识别Matlab代码-Face-Everything：包含人脸检测、对齐及识别功能的仓库
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    Face-Everything是一个集成了人脸检测、对齐和识别功能的MATLAB项目。此仓库提供了方便使用的多人脸识别代码，助力于科研与开发工作。 基于GitHub上的一些项目构建的人脸识别系统旨在实现先进的人脸检测、对齐、识别与重建功能。当前版本的代码重构尚未成功，且不够优雅。 参考项目使用了MTCNN进行人脸特征提取，并利用CASIA数据集（cpp实现和matlab cp2tform）进行了实验，共处理了45,559张图片，其中453,078张对齐成功。整个过程耗时约1.11小时。 为了提高检测率并减少运行时间，可以考虑优化代码结构与算法效率。此外，在进行人脸对准时遇到了一些失败案例，这些情况通常涉及MTCNN检测、OpenPose对齐以及CLN跟踪和球面识别等步骤。 项目安装要求包括： - OpenCV(>=3.0) - Dlib(>=1.63) - CUDA(>=8.0) 遵循以下步骤进行安装： 1. 克隆仓库 2. 修改CMakeList.txt中的第44和45行以指向您的spherecaffe目录 3. 进入face-everthing并创建build文件夹，然后进入该文件夹执行`make -j4` 运行示例时，请先下载预训练模型（代码标识为：juk3）。 - 修改example/mtcnn_align_dataset.cpp中的输入参数以匹配您的数据集 - 在example/all_in_one.cpp中同样调整输入参数 希望这些信息能帮助您更好地理解和使用这个项目。
     
  • 基于OpenCV的人脸检测（封装了人脸识别所需特征值的提取）
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    本项目基于OpenCV库实现人脸检测功能，并提供便捷接口以提取用于识别的人脸特征值。适合快速开发人脸识别应用。 近期项目需要进行人脸相似度对比。由于人脸识别的算法是公司内部开发的，我们只上传了人脸检测的相关代码，并保留了一些代码注释以帮助大家理解定义的一些属性。同时，我们也保留了人脸特征值提取的部分，如果有现成的人脸识别算法可以直接调用（适用于Android Studio项目）。
     
  • 基于MTCNN人脸检测和FaceNet特征提取的人脸识别系统源码
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    本代码实现了一套人脸识别系统，融合了MTCNN算法进行精准人脸检测与定位，并利用FaceNet模型高效提取面部特征，适用于身份验证等场景。 本项目是一个完整的人脸识别系统，使用MTCNN进行人脸识别，并利用FaceNet提取人脸特征。该系统提供以下功能：人脸识别、人脸特征提取以及人脸对比。
     
  • 基于MATLAB的肤色分割与特征提取人脸检测及KL人脸识别-fdv41.zip
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    本项目为基于MATLAB的人脸识别系统，包含肤色分割、特征提取和KL（Karhunen-Loève）人脸识别算法。通过精确的脸部特征分析实现高效准确的人脸检测与识别。 基于MATLAB的人脸检测与KL人脸识别方法结合肤色分割和特征提取技术的研究成果被封装在fdv41.zip文件中。该研究还包括了对彩色图像皮肤区域的分割算法，旨在优化人脸检测系统的性能。
     
  • 基于Yolov5的人脸检测与Arcface预训练模型的人脸特征提取及识别.zip
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5人脸检测和ArcFace预训练模型进行人脸识别的解决方案。通过此工具，用户能够高效地定位、提取并验证图像或视频中的人脸特征。 在 `interface_about_face_recognition.py` 文件中，将 `weights` 变量的地址改为本地的 YOLO 权重文件路径，并确认第123行中的 ArcFace 权重也已更新为正确的路径。 请确保已经配置了运行 YOLOv5 所需的所有环境。此外，请确认安装了 FastAPI 和 Uvicorn 这两个用于构建接口的第三方库。 在 `interface_about_face_recognition.py` 文件所在的同级目录下创建一个名为 `face_img_database` 的文件夹，然后运行该脚本即可。后台检测到人脸后会与 `face_img_database` 文件夹中的人脸特征进行对比。如果匹配成功，则返回对应文件夹的名称作为人脸名；若未找到匹配项，则将新面孔保存至 `face_img_database` 文件夹内，并以 `unknownx.jpg` 的格式递增命名。
     
  • 人脸识别与人脸检测-Matlab实现
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    本项目采用Matlab语言实现人脸识别与检测技术，通过图像处理算法识别并定位人脸特征，适用于身份验证、安全监控等领域。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：Matlab人脸识别_人脸识别_人脸检测_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 包含人脸检测、对齐和识别的人脸识别源代码
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    本项目提供一套完整的人脸识别解决方案，涵盖人脸检测、关键点定位与面部特征提取等核心步骤，适用于个人学习及企业级应用。 山世光老师开源了一套人脸识别模型SeetaFace，包括人脸检测、人脸对齐和人脸识别三个模块，涵盖了人脸识别的各个方面。
     
  • 基于NMF和PCA的人脸图像特征提取及对比分析_nmf_人脸识别_pca_特征提取_
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    本文探讨了非负矩阵分解(NMF)与主成分分析(PCA)在人脸图像特征提取中的应用，并进行了详细的性能比较，为人脸识别技术提供理论参考。 基于NMF和PCA的人脸图像特征提取方法简单有效。