构建类型 Linux MacOS Windows 建立状态 代表了第一个实时多人系统，该系统可以在单个图像上联合检测人体，手，面部和脚的关键点（总共135个关键点） 。 它由 ， ， ， ， ， 和 。 这是维护和 。 没有 OpenPose是不可能的。 我们还要感谢。 作者（左）和（右）在前面 内容 结果 全身（身体，脚，脸和手）二维姿势估计 测试OpenPose ：（左）视频序列中的 。 （中右）作者和测试脸和手 全身3D姿势重建和估计 测试OpenPose 3D模块 Unity插件 和测试 运行时分析 我们展示了3个可用的姿势估计库（相同的硬件和条件）之间的推理时间比较：OpenPose，Alpha-Pose（快速Pytorch版本）和Mask R-CNN。 OpenPose运行时是恒定的，而Alpha-Pose和Mask R-CNN的运行时随人数线性增长。 更多细节。 产品特点 主要功能： 二维实时多人关键点检测： 15、18或25个关键点的身体/脚关键点估计，包括6个脚关键点。 运行时不依赖于检测到的人数。 2x21-keypoint手关

matlab开发-使用网络摄像头使用GPCA进行实时面部识别。基于PCA的网络摄像头实时人脸识别

提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.

面部动作单元识别任务是理解人脸表情最重要的环节之一,但因为类别极度不平衡和属于多标签分类等问题,给算法设计带来了不小的困难。针对这些问题设计了一种基于深度学习的面部动作单元识别算法。首先,基于迁移学习理论,以人脸识别任务为目标驱动,使用大规模数据集预训练卷积网络,使模型具有提取人脸抽象特征的能力;其次,设计了一个根据分类置信度来动态加权样本损失大小的目标函数,使得模型更关注于优化少数类样本;最后,结合多标签共现关系拟合和人脸关键点回归两个相关任务,联合训练模型并测试。实验结果表明,该方法在CK+和MMI数据集上能有效提升分类正确率与F1分数。

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基于人脸面部特征识别的疲劳检测系统设计，使用Matlab平台。主要使用了基于肤色的人脸识别，基于霍夫变换的人眼检测，通过人眼闭合度确定眨眼频率

定向注意力集合，用于准确的面部表情识别-main.pdf

面部识别python-django 面部检测和面部识别，以及从数据库中获取的已识别人员信息。 通用语言和版本 • Python version: 2.7.14 • Django version: 1.11.9 • OpenCV version: 3.4.0 • Sklearn version: 0.19.1 • Mysql Database 更改mysql设置 go to settings.py under faceRecog folder. change database configuration under DATABASES object. 跑 - python ma

CNN图像情感分类 该项目使用在上找到的面部图像数据集KDEF来训练和测试卷积神经网络以预测人的情绪。 该项目使用Tensorflow，Keras和Python Pickle。

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