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面部识别 face_detector 评分

基于cmucam3的机器视觉的应用——面部识别,介绍了其系统及理论知识。

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lwywenzi 是有用的 可以看一看
2013-04-28
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面部识别 face_detector

基于cmucam3的机器视觉的应用——面部识别,介绍了其系统及理论知识。

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face_recognition-maste,人脸识别,python代码实现

人工智能,机器学习,人脸识别,python代码实现,face_recognition

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dlib_face_recognition_resnet_model_v1和shape_predictor_68_face_landmarks

dlib人脸识别需要的2个文件:dlib_face_recognition_resnet_model_v1和shape_predictor_68_face_landmarks

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face_recognition(人脸识别)

face_recognition(人脸识别),face_recognition(人脸识别),供大家参考。

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face_recognition_models-0.3.0-py2.py3-none-any.whl

树莓派Python人脸识别模块,官网下载较慢,可以选择这里下载

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基于face_recognition和OpenCV的人脸识别程序(已封装)

基于face_recognition库,能够实现调用摄像头实时检测人脸位置,进行注册,将注册图片存入data文件夹,能够同时识别多人,识别速度在1秒以内。已通过pyinstaller封装成exe,解压后打开FaceR.exe即可使用,源代码在faceR.py中。若需要源代码可以前往 “基于face_recognition和OpenCV的人脸识别程序源代码”进行下载。

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face_recognition识别(初学者)

face_recognition识别(初学者),代码不多,但是效果还可以,每秒8帧左右,适合初学者学学

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Dlib_face_recognition_from_camera-master

dlib官方代码,get_faces_from_camera.py 获取人脸图像 get_features_into_CSV.py 提取128维特征值 face_reco_from_camera.py 打开摄像头进行人脸识别

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face_classification

face_classification face_classification face_classification

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PCA_Face_Recognition

基于matlab实现的PCA算法的人脸识别小程序,看官可以下下来参考一下也不错。

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face_recognition

Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. Built using dlib's state-of-the-art face recognition built with deep learning. The model has an accuracy of 99.38% on the Labeled Faces in the Wild benchmark. This also provides

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使用opencv和face_recognition实现人脸识别和对比

使用的是opencv3.4.1版本。face_recognition可以使用apt-get install 安装,这也是为什么用ubuntu的原因。有问题欢迎留言讨论。

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dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat

dlib_face_recognition_resnet_model_v1.datdlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat

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face_landmark_model.dat

采用Cmake编译opencv和opencv_contrib时,下载文档较难下载的face_landmark_model.dat

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shape_predictor_68_face_landmarks.dat

Python Dlib库,已经训练好的模型,用于人脸68个特征点抓取,亲测有用

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shape_predictor_68_face_landmarks

这是一个人脸识别代码工具,具体也是参考别人写的,哈哈哈

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dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.zip

dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型,可以实现使用dlib中的深度残差网络(ResNet)进行实时人脸识别 。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络,获得了 ImageNet 2015 冠军,通过让网络对残差进行学习,在深度和精度上做到了比CNN 更加强大。

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shape_predictor_81_face_landmarks.dat

dlib人脸特征库分类器,81个点 包含使用代码,通过摄像头识别人脸 import cv2 import dlib from skimage import io import numpy as np # 使用特征提取器get_frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib的68点模型,使用作者训练好的特征预测器 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_81_face_landmarks.dat") cap=cv2.VideoCapture

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