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人脸检测

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【OpenCv小白入门】人脸检测

本篇小结是关于OpenCv小白入门的,分享一下自己的想法,并且较为详细的总结一下利用OpenCv自带的Haar分类器进行人脸检测以及基于OpenCV3.1+Vs2013+C++的具体代码实现。

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杭州·云栖大会宣布多款核心云产品降价,最高降幅达90%

2018杭州·云栖大会,阿里云宣布开启新一轮核心产品降价,再次用科技普惠广大开发者和用户,加速产业升级。本次降价涉及近20款产品,产品包括智能语音交互、图像识别、性能测试PTS、云数据库RDS等,其中事务消息降价90%,不断刷新低价优惠。

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OpenCV 实时人脸检测

目的 试验OpenCV的实时图像捕获 实时窗口内对每一帧的图片进行处理 识别视频窗口内的人脸,并用一个矩形画出来 人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看.   往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.

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视频人脸检测——OpenCV版(三)

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》    往期目录   视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测。

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图片人脸检测——Dlib版(四)

上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测,而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.

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OpenCV添加中文(五)

OpenCV添加文字的方法putText(...),添加英文是没有问题的,但如果你要添加中文就会出现“???”的乱码,需要特殊处理一下。 下文提供封装好的(代码)方法,供OpenCV添加中文使用。 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视...

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视频人脸检测——Dlib版(六)

往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。

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基于深度学习的计算机视觉应用之目标检测

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 目标检测作为图像处理和计算机视觉领域中的经典课题,在交通监控、图像检索、人机交互等方面有着广泛的应用。

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深度学习之视频人脸识别系列一:介绍

作者 | 东田应子 【导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。

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人工智能之基于face_recognition的人脸检测与识别

不久乘高铁出行,看见高铁火车站已经实现了“刷脸进站”,而且效率很高,很感兴趣,今天抽时间研究一下,其实没那么复杂。 我基本上是基于https://github.com/ageitgey/face_recognition上的资料和源码做一些尝试和试验。

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随机森林概述

在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法,今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成,采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。

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关于感受野的总结

SIGAI特邀作者:mileistone 原创声明:本文为SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不得转载,不能用于商业目的。 感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一,为了更好地理解卷积神经网络结构,甚至自己设计卷积神经网络,对于感受野的理解是必备的。

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