使用Haar-Cascade分类器，OpenCV和Python的人脸识别 使用Python和OpenCV简单人脸识别算法 博客 要求 Python 3.6 pip install opencv-contrib-python 大纲 该项目包括3个部分，分别是： 创建数据集（face_datasets.py） 训练模型（training.py） 人脸识别（face_recognition.py） 怎么跑？ 确保具有可执行权限。 （chmod 777。） pip install -r requirements.txt 请确保您在同一目录中有名为“数据集”和“培训师”的文件夹。 （可选，我已经放置了代码，因此如果不存在它将创建它。） 在命令行中运行face_datasets.py以将您的面部图像作为数据集。 不要忘记为每个人的脸部设置唯一的ID（您需要每次都编辑代码，或者只是将id

安装face_recognition遇到很多坑，最后做了个镜像，方便迁移和别人使用！ face_recognition的docker镜像文件，一行命令实现人脸识别。 安装步骤(这里放不下了，放博客里了) https://blog.csdn.net/baikunlong/article/details/127209852

Face Alignment by Explicit Shape Regression原文及译文

sdm matlab代码用于面部对齐的SDM 这是Xiong和De La Torre（）提出的我的监督下降方法（SDM）的MATLAB实现，用于面部对齐。 在300W数据集上使用49个点（没有下颌点）训练了包含的模型。 培训代码包含在lib目录中。 培训应该是一个相当简单的过程。 培训功能包括： SDMInitModel-分配新的SDM模型 SDMAddDataMemoryFrugal *-这些功能以有效的内存方式收集训练和验证数据，以进行训练和参数选择。 SDMSolve-解决回归问题 SDMLayerXval-通过黄金搜索执行参数选择（用于选择正则化器） SDMFinalizeLayer-将最终的回归变量添加到SDM模型中。 查看这些功能以获取有关模型结构以及如何提供形状模型（平均形状）的详细信息。 运行代码 没有外部依赖关系或mex函数。 运行“ runDemo.m”应产生适合的示例。 执照 此代码不得用于商业目的。 该代码可自由用于个人，学术和研究目的。 但是，我们要求任何文件在重新分发时均保留我们的版权声明。 该软件按``原样''提供，不提供任何担保或保证。 我们对由此造成的

人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection ， affine transformation ， extract face features ， find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求： dlib（19.10.0） keras（2.1.6） tensorflow（1.7.0） opencv-python的（3.4.0.12） 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测，而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr

Tiny Face Detector in TensorFlow 小脸检测 A TensorFlow port(inference only) of Tiny Face Detector from authors' MatConvNet codes[1]. Requirements Codes are written in Python. At first install Anaconda. Then install OpenCV, TensorFlow.

自然环境下极小众多的人脸人头检测，用于多目标远近人脸检测和车站、公共场所数人头。以包含训练好的模型文件。

面部防喷雾剂 使用CASIA-SURF CeFA数据集， 和脸反欺骗任务解决方案。 模型 M，参数 计算复杂度，MFLOP 红绿蓝 深度 红外 损失函数 最佳LR 最低ACER（CASIA-SURF值） 快照 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0242 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0174 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 交叉熵 1e-7 0.0397 下载 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 失焦 3e-6 0.0066 下载 MobileLiteNet 0.57 270.91 :check_mark: :cross_mark: :cross_m

渐变折线 本机用于在Android的Google地图上创建渐变折线的用例。 由于它不是Google Maps Android SDK中的内置API。 案例分析 如果要在Andoird Google Maps的两个位置之间创建渐变折线，则将无法执行此操作，因为根据此注释，它不是Android Google Maps SDK中的内置API。 这使我尝试是否可以本地实现，否则将很难实现。 我发现，在6小时之内，它可能会翻倍，您只需要开箱即用地考虑一下，然后尝试一下。 如何创建GradientPolyLine类？ 由于我们将要实现自己创建渐变颜色的功能，因此我们应该知道如何以编程方式创建渐变颜色。 但是，在更深入地研究它之前，我们想提一下，要能够绘制渐变多段线，我们首先应该具有用于​​绘制渐变多段线的路线-坐标列表。 在assets文件夹中，您将找到一个route.json文件，其中包含指示

锁定/解锁Ubuntu OS 介绍 我们可以使用面部识别来锁定和解锁我们的Ubuntu系统（目前仅在Ubuntu上）。 关于实施的文章 演示版 要求 安装在本地计算机中所需的库下面。 python 3.7 的opencv 4.1.0 麻木 人脸识别 sudo apt-get安装gnome-screensaver sudo apt-get安装xdotool 快速开始 我使用了三个python文件来解决此问题。 face_generate.py这将检测到您的脸并将其保存在数据集文件夹中，然后将使用您的名字创建新文件夹。 face_train.py这个python文件将打开数据集文件夹并