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MATLAB人头检测代码,包含口部追踪功能。

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简介:
该MATLAB人头检测脚本专注于对口部区域的追踪,主要依赖于色相信息来确定嘴巴的边界(包括嘴唇)。您可以在此处查看相关的演示。该算法采用k均值算法,对颜色簇——主要包括皮肤和嘴唇——进行分析。通过将最多五个高斯分布拟合到色阶直方图,可以准确估算这些聚类的标准偏差,并利用EM算法进行优化。为了提升算法的性能,在相邻帧之间引入了一定的平滑处理,以确保连续帧间的面积变化幅度不超过60%,同时“搜索区域”也相应地调整。用户需要在第一帧中,借助提供的图形用户界面(GUI)提示,明确指定搜索区域以启动算法。目前,该算法仅在VidTIMIT数据库上进行了测试验证。如果您的视频格式与VidTIMIT数据库不同,您可能需要对代码进行相应的修改。输入参数为文件路径,即同时包含视频和音频文件的位置。对于VidTIMIT数据集而言,帧数据和音频数据分别存储在独立的文件夹中。(请参考下面的示例。)`flag_plot`选项用于逐帧绘制嘴唇检测以及行进轨迹的结果。`flag_manual`选项允许在算法出现失败时启用手动检查功能,以便验证每帧的标签是否准确并进行必要的校正。当使用`flag_manual=true`时,系统会提示用户确认是否已正确选择嘴巴区域;如果用户希望选择其他区域,则需要在子图2中进行操作。

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  • MATLAB-Mouth-Tracking:
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    本项目提供基于MATLAB的人脸检测及口部跟踪代码,通过先进的计算机视觉技术实现精准定位与跟踪,适用于视频监控、虚拟现实等领域。 此代码用于在MATLAB环境中进行人头检测,并实现口部追踪功能。该脚本主要通过色相来计算嘴巴区域(包括嘴唇)。算法采用k均值聚类方法对颜色簇(主要是皮肤和嘴唇)进行分析,使用最大五个高斯分布拟合到色彩直方图中以估算这些集群的标准偏差(优化过程利用了EM算法)。为了提高准确性,在连续帧之间应用了一定的平滑处理,确保面积变化不超过60%。此外,“搜索区域”也会相应调整。 用户需要通过提示的GUI在第一帧选择口部搜索范围来启动该程序。此方法仅使用VidTIMIT数据库进行了测试,对于不同格式视频可能需要修改代码以适应特定需求。 输入参数包括: - 文件路径:指代包含视频和音频文件的位置;对VidTIMIT而言,图像序列与声音文件位于不同的目录下; - flag_plot: 用于逐帧显示口部检测结果的标志位; - flag_manual: 当算法出现错误时使用此选项(设置为true),以检查每一帧标签是否准确,并在需要的情况下手动校正嘴巴区域。
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    面部检测与追踪是一项计算机视觉技术,用于识别图像或视频中的人脸位置和大小,并跟踪其动态变化,广泛应用于安全监控、人机交互等领域。 该压缩包包含使用Matlab编写的实时检测单人脸和多人脸的程序以及一个GUI界面和用于测试的人脸检测视频。
  • MATLAB-SSD_Cloth_Detection: SSD_Cloth_Detection
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    这段代码是基于MATLAB实现的人头检测系统,采用SSD算法和衣物检测技术,用于准确、高效地识别图像中的人物头部位置。 SSD:Keras中的单发MultiBoxDetector实施内容概述 这是WeiLiu等人介绍的SSD模型架构的Keras端口版本。项目中提供了所有原始模型经过训练后的权重,移植的权重与从头开始训练得到的模型都将产生相同的mAP值(性能部分有详细说明)。该项目的主要目标是创建一个充分文档化的SSD实现,以帮助那些对模型低级理解感兴趣的人进行代码挖掘和改编或在该基础上进一步开发。提供的教程、文档以及详细的注释使这一过程比大多数其他没有足够文档和支持的实现更为容易。 当前此存储库提供了以下网络架构: - SSD300 - SSD512 - SSD7:较小的7层版本,可以在中端GPU上相对较快地从头开始训练。尽管它不能用于获得最先进的结果,但适合执行不那么复杂的对象检测任务和测试。
  • MATLAB与跟
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    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。
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    本资源提供了一种使用MATLAB实现的基于帧差法的视频行人检测和跟踪系统。通过分析连续帧之间的差异来识别并跟随移动中的行人,适用于安全监控、智能交通等领域研究。 利用帧差法对视频中的行人进行检测和跟踪的Matlab代码可以在名为利用帧差法对视频中的行人进行检测和跟踪matlab.zip的文件中找到。
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  • .7z(K210和32单片机的全
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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。
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    本项目是一款基于MATLAB开发的人脸检测工具包,集成多种算法实现精准快速的人脸识别,并支持实时调用摄像头进行人脸检测。 人脸检测小程序使用MATLAB开发,基于二值化处理和肤色识别技术,并包含摄像头调用程序。