face detection

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 腾讯优图属于国内工业界CV领域实验室的第一梯队，其不仅服务腾讯内部线上产品，也开源了多个前沿研究和工程项目，本文盘点优图实验室开源的所有项目，其中最“火”的三个工程是『NCNN』、『人脸检测-DSFD』、『目标检测-OSD』。 腾讯优图项目主页 ： https://github.com/TencentYoutuResearch 01 SuperResolution -RealSR 一种在真实世界环境下的新型 degradation（降质）框架-Real-SR，为超分辨率学习提供真实的图像。通过对 kernel 和 noise 的估计，来探索 blurry 和 noisy 图像的具体 degradation（降质）情况。 获得 NTIRE 2020 Challenge Real-World SuperResolution 两个赛道的冠军。 视觉结果: 对比结果：（ ' Impressionism' is our team . ） 论文题目 ： Real-World Super-Resolution via Kernel Estimation and Noise Injection 论文地址 ： http://link.52cv.net/uE6fmZ 代码地址 ： https://github

前言   在这个美即真理、全民娱乐的时代，可爱有趣的人脸贴纸在各大美颜软件中得到了广泛的应用，现在已经不仅局限于相机美颜类软件中，在社交、娱乐类的app中对人脸贴纸、AR贴纸的需求也非常广泛。本文详细介绍了集成华为HMS ML kit人脸识别实现2d贴纸的集成过程，在后面的文章中我们还会介绍3D贴纸的开发过程，欢迎大家关注哦~ 场景   在美颜相机、美图app以及社交类app(如抖音、微博、微信)等需要对拍照，或者对照片进行处理的app都会构建自己特有的贴纸的需求。 开发前准备 在项目级gradle里添加华为maven仓   打开AndroidStudio项目级build.gradle文件   增量添加如下maven地址： buildscript { { maven {url 'http://developer.huawei.com/repo/'} } } allprojects { repositories { maven { url 'http://developer.huawei.com/repo/'} } } 在应用级的build.gradle里面加上SDK依赖 // Face detection SDK. implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-face:2.0.1.300' // Face detection

大部分转载自博客园大神： http://www.cnblogs.com/einyboy/p/3594432.html ，并进行了部分更新修改~ 目录如下： 1. 特征提取Feature Extraction; 2. 图像分割Image Segmentation; 3. 目标检测Object Detection; 4. 显著性检测Saliency Detection; 5. 图像分类、聚类Image Classification, Clustering; 6. 抠图Image Matting; 7. 目标跟踪Object Tracking; 8. Kinect; 9. 3D相关; 10. 机器学习算法; 11. 目标、行为识别Object, Action Recognition; 12. 图像处理; 13. 一些实用工具; 14. 人手及指尖检测与识别; 15. 场景解释; 16. 光流Optical flow; 17. 图像检索Image Retrieval; 18. 马尔科夫随机场Markov Random Fields; 19. 运动检测Motion detection; 20. database. 一、特征提取Feature Extraction： SIFT [1] [ Demo program ][ SIFT Library ] [ VLFeat ] PCA-SIFT [2

今天主要为大家介绍美颜中人脸检测与对齐的相关算法 ，图玩智能科技为企业提供更稳定更优质的美颜产品及服务，欢迎随时咨询www.toivan.com. 人脸检测与关键点检测问题描述： 人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。而关键检测则是输出人脸关键点的坐标，如左眼（x1，y1）、右眼（x2，y2）、鼻子（x3，y3）、嘴巴左上角（x4，y4）、嘴巴右上角（x5，y5）等。 深度学习相关算法： （1）Cascade CNN Cascade CNN 源于发表于2015年CVPR上的一篇论文A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection【2】，作者提出了一种级连的CNN网络结构用于人脸检测。算法主体框架是基于V-J的瀑布流思想【1】，是传统技术和深度网络相结合的一个代表，Cascade CNN包含了多个分类器，这些分类器使用级联结构进行组织，与V-J不同的地方在于Cascade CNN采用卷积网络作为每一级的分类器。整个网络的处理流程如下图所示： 整个处理流程里包含了六个网络：12-net、12-calibration-net、24-net、24

文章链接： https://arxiv.org/pdf/1509.06451.pdf 1、关于人脸检测的一些小小总结(Face Detection by Literature) （1）Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Network Train face classifier with face (> 0.5 overlap) and background (<0.5 overlap) images. Compute heatmap over test image scaled to different sizes with sliding window Apply NMS . Computation intensive, especially for CPU. http://arxiv.org/abs/1502.02766 （2）From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach Keywords: object proposals, facial parts, more annotation. Use facial part annotations Bottom up to detect face from

Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%（附源码） 转 https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购，享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中： 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的 人脸识别 主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向是利用深度学习的方法解决视频人脸识别。 主要的研究人员 ： 如下：中科院计算所的山世光教授、中科院生物识别研究所的李子青教授、清华大学的苏光大教授、香港中文大学的汤晓鸥教授、Ross B. Girshick等等。 主要开源项目 ： SeetaFace人脸识别引擎

从零开始搭建树莓派+intel movidius 神经元计算棒2代深度学习环境 摘要 材料硬件： 步骤： 1、 下载树莓派镜像并解压 2、 烧写镜像 3、 启动树莓派 4、 配置树莓派 5、 安装cmake 6、 下载OpenVINO toolkit for Raspbian安装包： 7、 配置路径与环境 8、 添加USB规则 9、 demo测试验证安装是否成功 10、 Opencv + python api调用方法： 摘要 本文从零开始搭建，从烧写树莓派的系统开始，到最后用计算棒跑人脸检测。本教程适用二代的计算棒，不适合一代的计算棒。 参考： https://software.intel.com/en-us/articles/OpenVINO-Install-RaspberryPI 材料硬件： 1、 树莓派3B+ 2、 intel movidius 神经元计算棒2代 3、 显示器、鼠标键盘、读卡器、用于做树莓派系统盘的16GTF卡 4、 烧写树莓派系统用的PC（win10） 步骤： 1、 下载树莓派镜像并解压 树莓派系统镜像使用Stretch版本——2018-11-13-raspbian-stretch，其他低于这个版本的没有尝试过可不可行 下载链接： http://downloads.raspberrypi.org/raspbian_latest 参考： http:/

本文用户记录黄埔学院学习的心得，并补充一些内容。 课程2：十行代码高效完成深度学习POC，主讲人为百度深度学习技术平台部：陈泽裕老师。 因为我是CV方向的，所以内容会往CV方向调整一下，有所筛检。 课程主要有以下三个方面的内容： 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键检测 十行代码完成工业级文本分类 自动化调参AutoDL Finetuner 一、深度学习POC的基本流程 1.1 深度学习发展历程 2006年，这一年多伦多大学的Geoffrey Hinton教授发表的论文，提出了两个重要观点：（1）多层的神经网络模型有很强的特征学习能力，深度学习模型能够学习到的数据更本质的特征；（2）对于深度神经网络获得全局最优解的问题，可以采用逐层训练方法解决。自此，深度学习迅速发展。2007年，深度学习框架Theano发布，用于优化多维数组的计算。2011年，深度学习首先在语音识别领域取得突破。2012年，Krizhevsky等人首次将卷积神经网络应用至ImageNet图像识别大赛，大获全胜。随后，深度学习在自然语言处理、图像识别等多个领域遍地开发。2016年，基于深度强化学习的AlphaGo战胜李世石，大放异彩，以深度学习为代表的人工智能技术在广大群众中热议。2019年，三位深度学习之父：Geoffrey Hinton， Yann LeCun，和Yoshua

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 一、demo能力 OpenVINO提供了范例（human_pose_estimation_demo），能够在CPU上以较快速度识别出多人 - i E:/OpenVINO_modelZoo/head-pose-face-detection-female-and-male.mp4 -mE:/OpenVINO_modelZoo/human-pose-estimation-0001.xml -d CPU 基于这篇论文： 参考文档： https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_demos_human_pose_estimation_demo_README.html 二、抽取18个点，做简单的越界分析 既然以及能够从视频中抽取人体骨骼，并且对应18个数据点 那么就能够做定量分析。 对于这个视频，使用MarkMan能够测量出关键领域的位置，那么最简单的想法就是首先获得“人的中心”这个点，当这个点位于敏感区域的时候进行报警。 但是这种方法很粗糙，我们希望得到的是这个敏感区域里面，没有人体的任何一个位置，因此首先对所有的点进行排序，而后判断 bool SortbyXaxis( const cv : : Point2f & a, const cv : : Point2f & b) { return a.x > b.x; } /

缘由 自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后，OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测，OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的，Caffe版本的模型是半精度16位的，tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库，对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取，最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型，另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件，然后速度感人，觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具，可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测，但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现，取35个人脸各部位关键点。 人脸检测模型 使用OpenCV DNN模块人脸检测的tensorflow量化8位模型 opencv_face_detector_uint8.pb权重文件 opencv_face_detector