opencv4.4.0编译时下载文件_face_landmark_model.dat、IPPICV、vgg_generated_64.i 等

iOS-Swift-ARkitFaceTrackingNose01 Level : Intermediate 在本教程中，您将学习如何使用TrueFepth相机使用AR Face Tracking来跟踪脸部，在跟踪的脸部上叠加图片，甚至根据您创建的面部表情来操纵图像。 本教程使用Xcode 10制作，并针对iOS 12构建。 关于 IOS 12，Swift 4的示例应用程序：几分钟后在菜单中制作幻灯片（SooninSlideInHandler，Swift开放源代码） 做广告-（支持我们:)，并在iOS App以下进行下载和评分。 Learn numbers 0 to 100 in English, French, German, Spanish and Italian. 要求 iOS 12.0以上 Xcode 10.0以上 迅捷4.0+ iPhone X + 用法 您无需下载任何额

Ubuntu下安装OpenCV时可能下载不下来的face_landmark_model.dat文件。

人脸检测与追踪 使用CamShift，卡尔曼滤波器，光流的人脸检测和跟踪 客观的 ： 在电影的第一帧中检测面部 使用预训练的Viola-Jones检测器 使用以下方法跟踪电影中的脸部： CAMShift 粒子过滤器 人脸检测器+卡尔曼滤波器（总是运行kf.predict（），并在获得新的人脸检测时运行kf.correct（）） 人脸检测器+光流跟踪器（人脸检测器发生故障时，请使用OF跟踪器）。

人脸识别硬件 在FPGA上实现基于人工神经网络的人脸识别

利用opencv里面自带的人脸分类器识别含有人脸的图片。里面包含python写的识别含有人脸图片程序，以及一个opencv里的训练好的分类器。

BITer咯

Viola-Jones检测框架 这是Viola-Jones检测框架的实现，用于人脸检测。 要求 Viola-Jones Framework的此实现需要python版本3.5.2，并取决于以下模块： 模块 版本 评论 麻木 1.13.3 科学的 1.0.0 的OpenCVPython的 3.4.0.14 用于捕获图像 scikit学习 0.19.1 用于改组数据 用法 运行以下命令以开始人脸检测： python detect.py 主要概念 类似Haar的功能 Viola和Jones提出了类似Haar的特征，以适应使用Haar小波的想法（来自Papageoriou等人）。 在此工具中，使用了五种类似Haar的特征。 它们是：左右，上下，水平居中，垂直居中，对角线。 整体形象 为了加快特征提取过程，使用了称为积分图像的图像中间表示。 AdaBoost AdaBoost是Adap

haar特征代码matlab 中提琴琼斯人脸检测器 Viola Jones 人脸检测算法的实现 实现的 Viola Jones Detector：采用了 5 个 Haar 类型的特征：其中 haar==1 :5。 这是在calculatehaar.m 文件中定义的。 integerImg.m 函数计算随着 harr 特征的尺寸变化所取点的积分值。 haar 维度根据命令行 haarX = dimX:dimX:window-pixelX 和 haarY = dimY:dimY:window-pixelY 在窗口大小 pixelX = 2:window-dimX 和 pixelY = 2:window-dimY 中更改。 图像权重通过除以 1/(facesize+nonfacesize) 进行归一化，其中人脸大小是人脸图像的数量，非人脸是非人脸图像的数量。 图像权重在 adaboost 函数中根据误报和漏报进行更新。 Adaboost 根据它生成的 harrVal 为所有正确的捕获分配一个捕获值 1。 分类器权重也会根据错误进行更新，新的图像权重会传递给主脚本。 获得的弱分类器为 221

sex_classifier_dlib_transfer_learning 使用dlib人脸识别模型作为特征提取器的性别分类器的简单演示 通过使用dlib人脸识别模型，我们可以使用sklearn ML框架进行转移学习以对人脸性别进行分类。 由于缺乏公开的亚洲性别数据集，该过渡数据集全是亚洲人。 但是，我有很多私人照片，因此我不会共享数据集。 如果您自己被trainig迷住了，则可以使用Google照片搜寻器下载图像并标记自己的名字 如果您想使用，我还提供了简单的预训练模型。 这是评估指标 precision recall f1-score su