FACE ANTI-SPOOFING

matlab人脸识别代码具有两个阶段的人脸对齐重新初始化 CVPR 2017论文“具有两阶段重新初始化的深度回归架构，用于高性能面部地标检测”的测试代码。 要求 Linux OS上Caffe平台的一般环境：。 Matlab 2013a或更高版本 CUDA（如果使用Nvidia GPU） 介绍 由于不同的面部检测器通常会返回具有不同比例和中心偏移的各种面部边界框，因此如果面部界标检测算法可以产生鲁棒的结果而不过多依赖面部检测结果，这将非常有用。 为了显式处理基于回归的界标检测方法中的初始化问题，我们提供了一种具有从头到尾学习的“两阶段重新初始化”的深度回归体系结构。 我们提出的深度架构经过了端到端的培训，并使用各种不稳定的初始化方法获得了可喜的结果。 与许多竞争算法相比，它还具有出色的性能。 我们的方法与其他基准方法在300W和AFLW数据集上的比较如下所示，更多细节可以在初始论文中找到。 运行测试代码 这些模型保存在百度SkyDrive中： 300W型号：链接：密码​​：qzmi aflw的型号：链接：密码​​：1j8e 在此项目中成功构建CAFFE并下载模型后，只需在demo文件夹中

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提取haar特征，使用 adaboost训练级联分类器，实现人脸检测。

When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis A Multi-Task Learning Framework

很棒的微小物体检测 Tiny Object Detection论文和相关资源的精选清单。 目录 更新 （04/19）： 添加纸张以显示小物体检测的平铺能力 添加文章和视频以解决对象检测中的小对象问题 （03/26）： 添加纸张和代码以学习用于航空图像中目标检测的校准指导 （03/20）： 为ReDet添加纸张和代码：用于航空物体检测的等速旋转检测器 航空图像中目标检测的更新代码：大规模基准测试和挑战 活动 第一次微小物体检测（TOD）挑战来自低质量输入（RLQ）的现实世界识别 8月23日至27日，美国格拉斯哥证券交易委员会 文件 微小物体检测 学习航空影像中目标检测的校准指导[纸] [代码] 梁栋，魏宗琪，张栋，耿启祥，张丽艳，孙涵，周慧宇，魏明强，潘高arXiv 2021 ReDet：用于航空物体检测的等速旋转检测器[纸张] [代码] 韩嘉明，丁建，南雪，夏桂松CVPR 2021

用来将wider_face的数据集的标签清洗，防止出现段错误，训练中断的问题

pca人脸识别算法matlab代码 PCA_face PCA人脸识别 Matlab代码，基于PCA算法原理实现人脸识别 感谢两篇帖子带来的启发 matlab实现基于PCA的人脸识别算法 人脸识别之主成分分析（PCA） 使用方法： 运行PCA.m主脚本 选择test文件夹下的一张图片 即可获得识别后最接近的人脸图像 样本集目录：\PCA_face\train 全图片集：\PCA_face\yale

通过广泛的交流，已经推进了用图片区分个人。 尽管如此，独特的手指印象或视网膜检查的功能不那么强大。 这份报告描述了普利茅斯大学视觉观察和自治模块尝试的比正常任务更小的面部检测和识别。 它报告了开放计算机视觉 (OpenCV) 库中可访问的创新以及使用 Python 执行它们的技术。 对于人脸识别，使用了 Haar-Cascades，而对于人脸识别，使用了 Eigenfaces、Fisherfaces 和 Local 双示例直方图。 描述的过程包括框架每个阶段的流程图。 接下来，显示了结果，包括通过交流遇到的困难所追求的情节和屏幕截图。 报告以创作者对冒险和潜在应用的感受结束。 本文的意思是执行依赖于 Haar Cascade Classifiers 策略的人脸识别编程代码，并在 Raspberry Pi 阶段有效地实现该代码以进行连续识别。 在本文中，尝试在设备阶段执行面部确认计算，这是基本的，但在使用上是富有成效的。 面部检测和识别的产品源代码是利用 Opencv 和 Python 编写的。

通过3D密集人脸重建实现稳定的头部姿势估计和地标回归 通过Tensorflow Lite框架，人脸网格，头部姿势，界标等，重新实现。 CPU实时人脸检测，对齐和重建管线。 轻量级渲染库，比工具快5倍（3对 。 通过单个网络的相机矩阵和密集/稀疏地标预测。 生成面部参数以实现可靠的头部姿势和表情估计。 设置 基本要求 Python 3.6+ pip3 install -r requirements.txt 渲染致密脸 GCC 6.0+ bash build_render.sh （谨慎）对于Windows用户，请参考以获取更多详细信息。 3D人脸地标 在这个项目中，我们通过3DMM参数回归进行密集人脸重建。 回归目标简化为相机矩阵（ C ，形状为3x4），外观参数（ S ，形状为1x40）和表达变量（ E ，形状为1x10），共有62个维度。 可以通过将这些参数应用于预定义的