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face-recognition-keras:基于Facenet的人脸识别,并以多个网络作为后端
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
2023-03-25 17:29:43
67KB
face-recognition
facenet
triplet-loss
Python
1
Tiny_Faces_in_Tensorflow-master
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.
2023-03-13 16:01:31
3.94MB
tiny
face
1
Tiny_Faces_in_Tensorflow.zip
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。
2023-03-13 16:00:27
99.59MB
face
detect
head
detect
1
face-anti-spoofer:基于深度学习的面部防欺骗
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
2023-03-11 16:08:52
22.44MB
computer-vision
deep-learning
pytorch
anti-spoofing
1
GradientPolyline:在Android的Google地图上使用梯度折线不是内置API。 但是现在很容易:winking_face:
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
2023-03-07 16:25:29
19.15MB
Kotlin
1
face_unlock:我们可以使用面部识别功能来锁定和解锁我们的Ubuntu系统(目前仅在Ubuntu上)
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
2023-02-27 21:43:38
14.91MB
opencv
computer-vision
ubuntu
numpy
1
face_recognition人脸识别
whl1.3安装face_recognitionface_recongnition一般要配合opencv一起使用人脸识别人脸识别(一)检测两张图片是否为同一个人
2023-02-27 19:34:42
263KB
ace
c
ce
1
face_recognition_crop:多视角人脸识别,人脸裁剪,将裁剪后的人脸保存为视频上的新图片,创建多视角人脸识别数据库
从视频中识别、裁剪和保存人脸作为图像 有关技术细节,请查看相关! 如果您需要具有超高精度的专业人脸检测和识别项目,请联系。 快速演示 人脸正在跟踪、裁剪和保存为视频中的图像 从具有适当路径层次结构的视频中保存图像 理论 如果您想研究面部识别或面部检测的某些方面。 您想要的一件事是可用于您的系统的各种面Kong。 您可以通过此程序创建自己的人脸检测/识别数据库。 从视频中识别人脸,裁剪并将它们保存为适当路径层次结构下的图像。 一旦我们获得了人脸数据,我们就需要在我们的程序中读取它。 在演示应用程序中,我决定从一个非常简单的 CSV 文件中读取图像。 为什么? 因为这是我能想到的最简单的独立于平台的方法。 但是,如果您知道更简单的解决方案,请与我联系。 基本上所有 CSV 文件需要包含由文件名后跟 ; 组成的行。 后跟标签(作为整数),组成如下一行: /path/to/image.e
2023-02-22 21:58:27
30.63MB
face-recognition
active-learning
face-dataset
face-recognizer
1
Python与Face++实现简易人脸识别考勤系统
Python与Face++实现简易人脸识别考勤系统的源码,代码完整,可运行 运行环境:Python版本:IDLE (Python 3.9 64-bit) 代码编译器:Visual Studio Code
2023-02-21 14:47:34
6KB
Python
Face++
人脸识别
考勤
1
openfoodfacts-ios:适用于 iOS 的 Open Food Facts 原生 (Swift) 版本。 欢迎编码器和解码器:selfie::canned_food: :smiling_face_with_smiling_eyes:
打开 Food Facts iPhone 和 iPad 应用 什么是开放食品事实? 我可以做什么? 是一个由每个人为每个人制作的食品数据库。 iPhone 和 iPad 上的 Open Food Facts 拥有 0.5M 用户和 1.6M 产品。 您所做的每一项贡献都将对全球食品透明度产生重大影响。 找到正确的问题或功能将帮助您产生更大的影响。 在开始工作之前,请随时在 #android 频道上寻求反馈,并记录您打算编码的内容。 您可以使用的功能 添加[列表系统(购物清单、营养摄入、扫描历史...)](( ) 这样我们就可以有一个简单的方法来确定 NOVA、素食者、纯素食者、添加剂状态 完成的新产品页面改版 添加对化妆品(Open Beauty Facts)和其他产品的支持#687和#160 在设备上缓存查看过的产品,以便无论网络状况如何都能快速加载 加入团队! Ope
2023-02-17 17:20:59
11.69MB
food
swift
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crowdsourcing
1
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