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人脸衰老Matlab代码与3DMM-Matlab。

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简介:
该代码为3D可变形模型的Matlab实现,正如Volker Blanz和Thomas Vetter所阐述的那样。为了使用此代码,您需要从原始作者处获取相应的数据库数据集。我们目前尚未提供该代码的授权许可,但您可以根据需要申请数据集。请将提供的.mat文件保存在与代码相同的目录下。通过运行EditorApp.m,您可以启动一个图形用户界面(GUI),该界面能够生成多种形状以及详细的面部纹理。此外,您还可以将年龄、性别、体重和身高等属性信息添加到模型中。 同时,运行demo.m脚本将使模型适应Capture.PNG图像中的内容,并生成相应的3D输出结果。若想查看之前的实验结果,可以运行“加载(结果.垫)”命令来加载模型:model = load(01_MorphableModel.mat); display_face(shp,tex,model.tl,defrp)。其他脚本则为辅助实用程序脚本。

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  • 基于Matlab3DMM-3DMM-Matlab
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab的3D Morphable Model (3DMM)技术实现的人脸衰老效果模拟代码。通过参数调整,能够逼真地展示不同年龄段的人脸变化过程。适合用于计算机视觉、人工智能及面部表情研究等领域。 人脸退化matlab代码3DMM-Matlab是基于Volker Blanz和Thomas Vetter提出的3D可变形模型的Matlab实现。使用此代码需要原始作者提供的数据集,我们没有分发该数据集的许可。 将.mat文件保存在同一目录中。 - 使用Code Editor App.m:运行这个应用程序会打开一个GUI界面,可以用来生成各种人脸形状和纹理,并且还可以添加年龄、性别、体重等属性信息。 - demo.m:运行此脚本会使模型拟合到Capture.PNG中的图像并产生3D输出。 要查看以前的结果,请执行以下命令: ``` load 结果.mat model = load(01_MorphableModel.mat) display_face(shp,tex,model.tl,defrp) ``` 其余的脚本是实用程序脚本。
  • 基于MATLAB3DMM拟合重建(完整,可直接运行)
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的人脸三维模型重建及拟合工具包,包含完整的源代码和详细的注释。用户可以直接运行进行3DMM人脸建模实验。 采用3DMM模型,并利用人脸的68个特征点来实现三维人脸重建。3DMM是一种基础的人脸统计模型,最初提出是为了从二维图像恢复出三维形状而设计的。在过去二十年里,随着数据集扩展及深入研究的发展,加上神经网络技术的应用使得基于3DMM方法参数优化变得更加简化和高效,因此许多关于使用该方法进行三维重建的研究不断涌现。 然而,在这些进展的基础上,基于一组人脸形状与纹理统计模型来表示任意一个人脸的方案仍然面临一些挑战。例如,这类方法在重现真实的人脸细节方面仍有不足,并且求解所需参数过程较为复杂。这些问题目前仍是学术界研究的重点方向之一。
  • 关于三维识别中的3DMM探讨
    优质
    本文章深入探讨了在三维人脸识别技术中应用的3D Morphable Model (3DMM) 代码,为读者提供全面的理解与实践指导。 在三维人脸识别技术中使用了UV纹理贴图,并且涉及到可变形模型的代码实现,其中包括mesh、morphable_model的相关源码以及光照等因素的处理代码。
  • MATLAB检测跟踪
    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。
  • 检测Matlab
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab的人脸检测代码,适用于初学者学习人脸识别技术的基础框架。通过该代码可实现图像中人脸的定位与识别,并提供了详细的注释帮助理解算法原理。 可以使用算法打开视频文件并对其中的人头进行检测与数量统计。可用的算法包括HOG、RCNN以及Aggrate Channel Features三种。
  • MATLAB检测
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的人脸检测代码,利用机器学习技术自动识别图像中的人脸位置。适用于科研与教学用途。 MATLAB人脸检测程序能够在MATLAB环境下检测出人脸。
  • MATLAB识别
    优质
    这段代码提供了一个使用MATLAB进行人脸识别的实现方案,包括人脸检测、特征提取和分类器训练等关键步骤。适合初学者学习人脸识别技术原理与实践应用。 我从网上获取了一些资源,这些资源的注释是英文的。但我自己添加了代码解说部分。这段MATLAB代码使用PCA方法进行人脸识别,并通过两个实例来验证其有效性。欢迎大家下载学习。
  • MATLAB识别
    优质
    这段简介可以描述为:“MATLAB人脸识别代码”提供了使用MATLAB编程语言实现的人脸检测与识别算法源码。该资源包含了从人脸检测、特征提取到最终分类器训练和测试等完整流程,适用于科研学习及项目开发。 选择图片(如tif、jpg格式)进行人脸检测识别,最终能够框出人脸所在位置。
  • 识别 MATLAB.zip
    优质
    本资源包提供了基于MATLAB的人脸识别源代码及示例数据集,适用于研究和教学用途。包含多种人脸识别算法实现,方便学习与实践。 人脸识别技术是一种利用人的面部特征来识别身份的技术。通过使用摄像头捕捉人脸图像,并结合人工智能算法进行分析处理,可以实现对个人的快速准确的身份验证功能,在安全、金融及日常生活等多个领域得到广泛应用。
  • MATLAB 7.0识别
    优质
    本代码实现基于MATLAB 7.0的人脸识别功能,适用于科研和教学用途。通过特征提取与模式识别技术,准确地从图像集中辨识目标人脸,促进计算机视觉领域研究。 本段落提出了一种板匹配方法来确认候选人脸,并针对图像中的脸部通常会存在一定角度的旋转以及尺寸大小不确定的问题,通过计算候选人脸图像块的偏转角度和面积来进行模板调整与优化配准,从而提高模板匹配的准确性。同时该方法避免了使用多尺度模板进行多次匹配运算,提高了算法效率。