G. Tzimiropoulos, and M. Pantic, "Optimization problems for fast AAM fitting in-the-wild," ICCV 2013 1. Download the Zhu and Ramanan detector from http://www.ics.uci.edu/~xzhu/face/ 2. Get it to work 3. Re-order the points returned by the detector according to the provided AAM configuration (i.e. the points in Zhu and Ramanan and the points in the provided AAM code are ordered differently) 4. Use the procrustes Matlab built-in function between the detected points (from Zhu and Ramanan) and the mean shape (from AAM).

人脸识别 使用世界上最精确的面部对齐网络从Python检测面部标志，该网络能够检测2D和3D坐标中的点。 使用基于深度学习的最新人脸对齐方法进行构建。 注意： lua版本可用。 对于数值评估，强烈建议使用lua版本，该版本使用与本文评估的模型相同的相同模型。 不久将添加更多型号。 产品特点 检测图片中的2D面部地标 import face_alignment from skimage import io fa = face_alignment . FaceAlignment ( face_alignment . LandmarksType . _2D , flip_input = Fa

image_and_speech_processing Face and speech recognition by use pyqt5 face_recognition baiduai 使用pyqt5 face_recognition 百度ai实现的 对图像和语音的处理 这是上一个版本的更新版 。 这是上一个版本 下面是部分效果图 界面是使用pyqt5 做的 教程稍后会在博客上发布 人脸识别是用face_recognition 这是一些使用方法 语音合成 语音识别是使用百度AI提供的api接口实现 教程稍后再博客上发布 主要思路 稍后再博客上发布

从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述，非常系统的总结。

face_gui 项目介绍 该项目能够从给定的正面照片中，自动识别脸部区域，并对图像前景进行提取分割，然后替换背景，并按照证件照的规格进行规范化处理。一共由5个模块组成： 1. 头部局部照识别与截取模块设计 利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回归树算法检测面部的68个关键点位置. 2. 图像前景分割 利用opencv中的grabcut方法对人脸周围区域进行分割，将人头和衣服等前景分离出来. 3. 证件照规范化 按照规格进行图片处理:分辨率：361×381，分辨率96dpi，位深度24，大小30k左右. 4. 背景替换 根据图片的背景颜色特征进行替换背景（蓝-红-白），如蓝背景变为红背景：将BGR图像转为HSV图像，蓝颜色H通道在78和110之间，然后转换通道将这些像素替换为(0，0，255)即可。 5. 界面

Python人脸识别第三方库face_recognition接口简单说明，及简单使用方法

基于开源人脸库face_recognition的人脸识别，精确率达到99.8

利用一对CNN来提取一对图像特征，然后通过欧氏距离（经典如Saimese网络）或者通过全连接网络（Matchnet）来实现特征的对比，最后通过交叉熵函数来完成优化。

resnet_ssd_face_detection 说明        用 OpenCV 调用 Caffe 框架以及训练好的残差神经网络进行人脸检测     流程 加载模型     - .prototxt 为调用 .caffemodel 时的测试网络文件     - .caffemodel 为包含实际图层权重的模型文件

人脸识别Python项目源代码