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MediaPipe人脸关键点识别

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简介：
MediaPipe人脸关键点识别是谷歌开源的一个用于检测图像和视频中人脸特征点位置的工具。它能够精准定位面部64个关键点，支持多种应用开发需求。 使用Google开发的开源框架来检测人脸关键点。

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  • MediaPipe人脸关键点识别
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    MediaPipe人脸关键点识别是谷歌开源的一个用于检测图像和视频中人脸特征点位置的工具。它能够精准定位面部64个关键点，支持多种应用开发需求。 使用Google开发的开源框架来检测人脸关键点。
     
  • 脸部关键点识别
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    脸部关键点识别是指通过计算机视觉技术自动检测并定位面部特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的过程，广泛应用于人脸识别和表情分析等领域。 该项目结合了计算机视觉技术和深度学习架构来构建面部关键点检测系统。面部关键点包括眼睛、鼻子和嘴巴周围的特定位置，在多种应用中有重要用途，如面部跟踪、姿势识别、表情分析及情感识别等。整个项目分为四个Python笔记本： 1. 笔记本一：加载并可视化数据集中的面部关键点信息。 2. 笔记本二：定义卷积神经网络（CNN）模型，并利用该模型训练以预测面部关键点的位置。 3. 笔记本三：运用Haar级联算法结合经过训练的CNN进行实时面部检测及关键点定位。 4. 笔记本四：展示如何应用所开发的关键点识别技术来创建有趣的效果和过滤器。 该项目是Udacity计算机视觉纳米学位课程的一部分，并遵循MIT许可协议。
     
  • Unity人脸关键点识别插件.zip
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    本资源提供Unity引擎下的高效人脸关键点识别插件，支持实时面部特征检测与追踪，适用于AR、VR及游戏开发中的个性化交互设计。 UnityOpencvForUnity+FaceMaskExample+Dlib FaceLandmark Detector；使用的是Unity2019及以上版本；测试环境为Unity2020.3.25。
     
  • dlib人脸特征识别68个关键点的训练数据
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    本项目提供用于训练Dlib库中的人脸68个关键点检测模型的数据集，包含大量标注面部特征点的图像。 dlib-人脸识别68个特征点的训练数据提供了一种下载方式，主要是方便自己找东西。需要的各位如果网速允许，也可以直接在官网下载，官网地址为http://dlib.net/files/。
     
  • 基于MediaPipe的手势识别Python代码 识别数字手势的关键点检测
    优质
    本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统，专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测，并基于此进行手势识别。具体内容包括： 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势，项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度，并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释，便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库：opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。
     
  • Unity Dlib FaceLandmark Detector 1.2.8新版插件，支持人脸关键点识别
    优质
    Unity Dlib FaceLandmark Detector 1.2.8是一款专为Unity引擎设计的人脸关键点检测插件。它基于Dlib库实现了高效精准的面部特征定位功能，适用于人脸识别、表情追踪等应用场景。 最新版的Unity人脸关键点检测插件值得拥有。Dlib FaceLandmark Detector 1.2.8支持人脸关键点检测功能。
     
  • 人脸识别.rar_QT人脸识别_QT人脸采集_人脸_人脸识别QT
    优质
    该资源包包含基于QT框架的人脸识别与采集程序代码及文档，适用于开发人员快速构建和部署相关应用程序。 本系统从摄像头实时采集视频并显示，并使用Qt进行开发。系统能够对视频中的脸部图像进行识别与检测。该系统支持多平台及多种操作系统，在Windows系统下利用OpenCV库函数实现视频采集功能。
     
  • 关于MediaPipe的人体姿态识别研究
    优质
    本研究聚焦于Google开发的MediaPipe工具库中的人体姿态识别技术，探讨其在动作捕捉、虚拟现实及增强现实等领域的应用与优化。 常见的关键点包括人脸关键点、人体骨骼关键点以及车辆关键点等。本质上来说，关键点是指在图像中标记物体特定部位的一个点。同时，关键点检测主要分为回归派、heatmap派和混合派三大类。
     
  • 基于人脸关键点识别的驾驶者疲劳监测系统
    优质
    本系统采用先进的人脸关键点识别技术，实时监控驾驶员面部特征变化，智能判断驾驶状态，有效预防因疲劳导致的安全事故。 驾驶员注意力分散是导致道路交通事故的主要原因之一。为了降低此类事故的发生率，设计并开发一个能够检测驾驶员疲劳的系统显得尤为重要。本次实现的应用使用了Dlib库中预训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”来标定人脸上的68个关键点，并通过OpenCV进行图像处理，在人脸上标记出这些点及其序号。当系统监测到驾驶员的眼睛闭合超过4-5秒时，会触发警报。 该应用允许用户模拟驾驶场景来进行测试，只需点击“检测疲劳状态”按钮即可启动电脑摄像头开始监控。如果在实际或模拟的驾驶过程中发现驾驶员眼睛长时间闭上（即超过5秒钟），则系统将发出警告信号以提醒注意。 环境配置包括：Python 3.7版本和以下库包 tensorflow>=1.12* keras==2.2.4 等。人脸关键点检测作为人脸识别任务中的核心步骤之一，其准确性对于表情识别、疲劳监测等多种科研与实际应用至关重要。因此，如何提高人脸关键点的定位精度一直是计算机视觉、模式识别以及图像处理等领域关注的重点研究课题。 目前的人脸关键点检测技术主要分为两大类：基于参数化形状模型的方法和非参数化的深度学习方法。其中后者由于其灵活性和高效性，在实践中被广泛采用。