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` =

face人脸模型，深度学习

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

One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees.pdf

python3.6，dlib 19.7.0,opencv-cp36,face_recognition-1.2.3，本软件包是开发face_recognition的经典组合，我经过win7,win10环境，64位，非常顺利。

对抗性纠缠的视听表示形式的会说话人脸生成 在这项工作中，我们提出了Disentangled Audio-Visual System (DAVS)来解决任意主题的说话人脸的生成问题，该目的是合成与给定语音语义相对应的一系列人脸图像，并以不受约束的语音音频或视频为条件。 要求 （我们使用版本0.2.0） 生成测试结果 下载预训练的模型 Create the default folder " checkpoints " and put the checkpoint in it or get the CHECKPOINT_PATH 可在名为文件夹中找到测试样本。 这是来自数据集的预处理样本。 运行测试脚本以从视频生成视频： python test_all.py --test_root ./0572_0019_0003/video --test_type video --test_au

使用pyqt5自制的电脑版的简易相机,可以打开电脑自带和外接的摄像头,带人脸检测和拍照功能，点击拍照后，照片会保存在文件的同目录下。点击exe文件运行即可。

通过隐式模块化视听表示进行姿势可控的会说话脸生成（CVPR 2021） ，孙亚生，，，和。 | | 我们提出了可姿势控制的视听系统（PC-AVS） ，该系统可在驱动带有声音的任意说话的面部时实现自由姿势控制。 代替从音频中学习姿势运动，我们利用另一个姿势源视频来仅补偿头部运动。 关键是设计一种隐含的低维姿势代码，该代码不包含嘴巴形状或身份信息。 通过这种方式，将视听表示模块化为三个关键因素的空间：语音内容，头部姿势和身份信息。 要求 使用Python 3.6和 1.3.0。 基本要求在“ requirements.txt”中列出。 pip install -r requirements.txt 快速入门：生成演示结果 下载预训练的检查点。 创建默认的文件夹./checkpoints并解压demo.zip在./checkpoints/demo 。 其中应该有5 pth 。 解压缩mi

人脸检测演示（Flask应用） 这是一个非常简单的Flask应用，可让用户上传图片并检测图片中有多少张脸（如果有的话）。 在Heroku上托管 尝试。 使用以下命令生成pipfile： pipenv install opencv-contrib-python pipenv install Flask pipenv install gunicorn pipenv install numpy 添加以下buildpack： 并包含要安装的apt软件包名称的Aptfile 码头工人 基于以下内容的Docker容器： : 要构建docker映像并在本地运行： cd face_det

人脸识别 通过深度学习实现的人脸检测和识别系统。 人脸数据集 非人脸数据集 带有滑动窗口的人脸检测