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Dlib人脸关键点检测器 | 人脸检测与跟踪管理

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简介:
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。

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客服
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  • Dlib |
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    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。
  • dlib
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    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。
  • Android Demo:.zip
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    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。
  • 低分:Dlib68个
    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。
  • 及口罩.zip
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    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。
  • MATLAB代码
    优质
    本项目提供一套基于MATLAB的人脸检测与跟踪解决方案,包含详细的代码及注释,适用于学术研究和工程应用。 基于Matlab的代码分享给大家,有兴趣的朋友可以下载看看,毕竟只需要1分而已,即使不感兴趣也不会有什么损失。
  • OpenCV技术
    优质
    简介:本项目深入探讨并实现基于OpenCV库的人脸检测及追踪算法,结合图像处理和机器学习技术,为计算机视觉应用提供强大支持。 使用OpenCV实现人脸的实时检测与追踪,并搭建好OpenCV的环境。
  • 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。
  • 106个 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。
  • 算法的实现
    优质
    本项目旨在研究并实现高效的人脸检测与跟踪算法,通过图像处理技术自动识别和追踪画面中的人脸,为智能监控、人机交互等领域提供技术支持。 基于OpenCV的Cascade分类器及模板匹配算法实现的人脸检测与跟踪方法如下:首先使用Cascade分类器检测人脸,然后更新感兴趣区域(ROI),当无法通过Cascade分类器检测到人脸时,则采用模板匹配的方法进行识别。该系统在i7处理器上可以达到每秒80帧的速度,具有很高的效率和鲁棒性,在头部倾斜至90度的情况下仍能有效跟踪。