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人脸识别、人脸关键点定位以及口罩检测的压缩包。

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简介：
RetinaFace 的实现与人脸检测、关键点定位以及口罩检测功能并行进行。首先，Linux 用户应在 rcnn/cython/setup.py 文件第 121 行添加注释（Windows 系统可跳过此步骤）。随后，进入 cython 目录，并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 来构建扩展模块。最后，运行 `python test.py` 脚本以进行测试。若缺少必要的依赖库，例如 MXNet 等，请使用 pip 命令自行安装。

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  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
    优质
    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。
     
  • Python 人脸五官关键点检测与自动为头像戴口罩识别
    优质
    本项目利用Python实现人脸五官关键点精准定位，并能智能分析面部特征，自动为头像佩戴口罩，结合了机器学习和图像处理技术。 输入一张人脸头像图片后，可以自动识别其五官关键点，并将口罩添加到图像上。首先需要找到一张N95口罩的图片并去除背景。可以通过Photoshop中的魔棒工具进行抠图，或者使用在线网站完成这一操作。 为了检测人脸的关键点，我们可以引入dlib库，它自带有人脸特征提取器。在百度下载文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat后，可以设置路径如下： PREDICTOR_PATH = shape_predictor_68_face_landmarks.dat 接着初始化人脸检测器和面部标志预测器： detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)
     
  • 利用OpenCV进行人脸识别及口罩检测
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    本项目基于OpenCV库开发，旨在实现人脸检测与口罩佩戴情况识别功能。通过图像处理技术自动判断行人是否正确佩戴口罩，助力疫情防控工作。 本项目基于OpenCV进行人脸识别与口罩检测，并提供相关代码及报告。在实现过程中运用了PCA（主成分分析）和LBP（局部二值模式）等多种算法和技术方法，以提高识别的准确性和效率。
     
  • Android Demo：人脸检测与人脸关键点检测及人体检测.zip
    优质
    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。
     
  • MediaPipe人脸关键点识别
    优质
    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。
     
  • dlib的人脸及关键点检测
    优质
    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。
     
  • 人脸识别.rar_LabVIEW_人脸识别_LabVIEW人脸_人脸检测LabVIEW
    优质
    本资源为基于LabVIEW的人脸识别项目，涵盖人脸检测与识别技术，适用于学习和研究人脸识别算法及其实现。 使用LabVIEW编程可以实现强大的功能，自动识别人脸，并且操作方便快捷。
     
  • 人脸识别-检测人脸.rar
    优质
    本资源提供了一套完整的人脸识别解决方案，包括人脸检测功能。适用于多种应用场景，如安全监控、用户认证等。 SeetaFace包括三个独立的模块：人脸检测、人脸对齐和人脸识别。这三个模块结合使用可以实现完整的人脸识别功能。
     
  • 口罩检测与人脸识别的前后端实现
    优质
    本项目聚焦于开发一套集成系统，旨在结合口罩佩戴验证及人脸识别技术。通过前端摄像头捕捉图像，并利用后端算法分析处理，确保在疫情期间既保障安全又方便身份识别。该方案适用于办公、校园等场景的身份认证需求。 前后端分离实现对视频中的行人进行口罩检测，并对未戴口罩的行人进行人脸识别。涉及到的技术包括Python、Vue、YOLOv5、KNN以及人脸识别和口罩检测算法。 后端主要使用Python（Flask）来实现核心算法及数据存储等功能，前端则采用Vue技术栈，用于上传视频与图片并展示分析结果。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别：利用肤色检测定位人脸
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    本研究采用MATLAB平台，结合肤色模型进行人脸识别，通过精准定位肤色区域来确定人脸位置，提高识别准确率和效率。 基于MATLAB的人脸识别系统通过检测人脸肤色来定位面部，并在检测到人脸后用方框进行标记。