3-Soft Face.zip3-Soft Face.zip3-Soft Face.zip
2022-05-29 09:00:55 43KB 文档资料 综合资源
FaceDetectAndRecogize detect face with mtcnn and aligment and embedder with insightface the model test on dataset lfw accuracy reached 99.5% dataset sia-asia-500 lfw accuracy reached 99.6% demo 中已经添加: 1.人脸录入 2.人脸验证(解锁)功能 已经完成工作: 1.人脸检测 2.人脸对齐 3.人脸识别 待完成: 活体检测 防打印照片以及视频回放欺诈
2022-05-29 00:48:13 10.82MB face facedetect mtcnn insightface
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CMU_PIE_Face数据库,在网上很难找到了
2022-05-28 19:51:06 13.4MB CMU_PIE_Face
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Face Mask Detection-口罩检测 基于计算机视觉和深度学习的口罩检测系统 使用 OpenCV 和 Tensorflow/Keras。使用 OpenCV、Keras/TensorFlow 构建的面罩检测系统,使用深​​度学习和计算机视觉概念来检测静态图像和实时视频流中的面罩。在持续的 COVID-19 大流行中,没有有效的口罩检测应用程序,现在对交通工具、人口稠密地区、住宅区、大型制造商和其他企业的安全需求很高。'with_mask' 图像的大型数据集的缺乏使这项任务变得繁琐和具有挑战性。我们的口罩检测器不使用任何变形蒙版图像数据集,并且模型是准确的。由于使用 MobileNetV2 架构,计算效率高, 特征 我们的口罩检测器不使用任何变形蒙版图像数据集,并且模型是准确的 由于 Covid-19 的爆发,该系统可用于需要出于安全目的进行面罩检测的实时应用 该项目可与嵌入式系统集成,应用于机场、火车站、办公室、学校和公共场所,以确保遵循公共安全准则 它的计算效率很高,因此更容易将模型部署到嵌入式系统(Raspberry Pi、Google Coral 等) 该数据集包含
2022-05-27 16:05:48 190.58MB 口罩检测 FaceMaskDetect 深度学习 Tensorflow
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Class Attendance System based on Face Recognition 基于人脸识别的课堂考勤系统 Contributor : datamonday Github Repo : Initial Blog : Project Post : 2019.04 2021.5.9 Updata new version named Face Recognition Algorithms Test System is available: 1. 项目简介:cat_face:‍:motorcycle: :chequered_flag:本项目使用Python3.6编写,Qt Designer(QT5)设计主界面,PyQt5库编写控件的功能,使用开源 OpenFace人脸识别算法进行人脸识别,使用眨眼检测来实现活体识别,使用OpenCV3实现实时人脸识别。:cat_face:‍:bust_in_silhouette:同时,将班级学生信息,各班级学生人数、考勤信息录入到MySQL数据库中,方便集中统一
2022-05-24 12:11:35 120.19MB qt5 attendance face-recognition pymysql
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Tiny face小人脸测试所用的预训练模型,res101网络框架的模型文件
2022-05-24 12:05:50 98.93MB 文档资料
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投影投影代码matlab LDA-人脸识别 程序 编程步骤: 图像的初始大小是一个大小为 128x128x3 的矩阵,对应于图像的 rgb 强度值。 对于所有计算,使用图像的灰度值,它将每个图像的维度减少到 128x128x1 矩阵。 由于在 128x128 矩阵上执行矩阵计算在平均配置的 PC 上很耗时,因此我调整了图像大小并为 40x40 矩阵、64x64 矩阵和 96x96 矩阵执行了计算。 然后将每个图像表示为向量形式,重塑原始图像矩阵执行此任务。 现在,每个图像都由一个 1600x1 的向量表示(对于 40x40 大小的图像)。 我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。 一旦为该特定类计算了平均值,我们通过对集合中的每个 x 求和 Pr(C) (xm) (xm)' 来计算类内散布。 (x = 训练集中的每个图像,m = 图像的平均值) 为了计算类内散布的总数,我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。 现在要计算类间散布,我们需要所有类的平均值和 300 个类的总平均值。 之间的散布矩阵由每个类别的求和 Pr(C)*(mm )*(mm )' 形成(m = 该类别的平均值,m` =
2022-05-23 13:48:13 12.07MB 系统开源
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face人脸模型,深度学习
2022-05-22 18:03:04 40.79MB 深度学习 综合资源 人工智能
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学习卷积神经网络的面部反欺骗 “”论文的实现 结果 CASIA内测 原始数据集:或(密码:h5un) 规模 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 吝啬的 开发EER 0.1094 0.0408 0.0346 0.0339 0.0670 0.0571 测试HTER 0.1033 0.0492 0.0568 0.0675 0.0875 0.0729 测试EER 0.0923 0.0461 0.0578 0.0665 0.0790 0.0683
2022-05-21 11:13:34 12KB deep-learning mxnet face-antispoofing Python
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One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees.pdf
2022-05-20 16:14:08 4.81MB Face Alignment
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