基于Haar-Like 特征的人脸检测算法研究.zip

11_人脸检测与识别系统（openCV源码）

戴口罩人脸检测和戴口罩识别(含Python Android源码): https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/125428609 ； 戴口罩人脸检测和戴口罩识别Android Demo APP体检： https://download.csdn.net/download/guyuealian/85771596 目前项目开发的戴口罩识别（face-mask recognition）的准确率还挺高的，在resnet50,可以高达99%的准确率，即使采用轻量化版本MobileNet-v2，准确率也可以高达98.18%左右。

1、YOLOv7口罩人脸检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、map达90%以上， 3、classes: face， mask 4、并包含口罩数据，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127146442?spm=1001.2014.3001.5502

当计算机实现了模式识别的方法，并形成一个系统时，称为模式识别系统。模式识别系统主要由数据获取、信息预处理、特征提取和选择、分类决策、结论分析几个主要部分组成（见图1）。数据获取是指通过外部设备（如声音采集器、摄像机、照相机等）采集需要分析处理的原始数据的过程。信息预处理包括降噪、二值化等过程，对采集的图像或声音等原始数据进行初步的处理，减小数据量和数据维数，为以后的进一步分析打好基础。特征提取和选择，根据我们需要的信息提取关键的部分。例如，车牌号的识别，需要找到图像或视频中车牌号所在的位置，保留有用的信息，剔除无用的干扰的信息。分类决策是很重要的一个步骤，根据上述步骤得到的数据，采用模式识别的理论和方法，对之进行分析和决策。通常用到的方法有主成分分析、支持向量机、神经网络等。最后是结论分析，就决策阶段产生的结论进行分析，判断得到的结论和预期的结论是否相同，以及差距的大小，若不符合要求，则需要重新调整相关参数或者重新选择方法。

本资源为使用Python+PyQt5实现基于颜色布局描述符（CLD）特征提取算法的人脸检测源码与数据集，并使用PyQt5为人脸检测功能实现了简单的功能界面。适合数字图像处理课程相关学习参考，适合从事数字图像处理内容工作与研究等人员进行参考。

针对现有人脸检测算法难以处理多尺度、多姿态的人脸检测，尤其是面对小尺寸时准确性低的问题，提出了多尺度和纹理特征增强的小尺寸人脸检测算法。该算法的多尺度增强模块能够丰富特征的多尺度信息，提高对多尺度人脸的检测能力；纹理特征增强模块能够通过融合低层的纹理信息提升高层语义的表达，从而加强对小尺寸人脸的检测能力；多阶段加权损失函数平衡网络的输出，充分发挥各个模块的增强作用。实验结果表明，该方法不仅在检测速度上可以达到实时，而且对MALF数据集中高度小于60像素的人脸检测精度可达88.69%；在FDDB数据集上相比目前的BBFCN算法精度提高近四个百分点。

人脸检测demo 包括源代码和release编译好的可执行程序（已打包完成，可直接运行）。 开发环境：win10+qt5.9.1-msvc2015 x64+opencv4.5.4 可以从图片、视频、网络摄像头实时检测人脸。 需要加入新的人脸检测时，要在face_db文件夹下放一张该人的人脸截图，即可识别该人。

联合面检测与对准 使用多任务级联卷积网络的Caffe和Python实现联合人脸检测和对齐。 建立 设置环境并将C ++层代码复制到Caffe的源代码树。 $ export PYTHONPATH=/path/to/Joint-Face-Detection-and-Alignment:$PYTHONPATH $ export CAFFE_HOME=/path/to/caffe $ sh layers/copy.sh 按照其文档编译Caffe。 准备数据 下载数据集 ， 和 。 将它们放在如下所示的数据目录中。 data ├── CelebA │   └── img_celeba ├── fddb │ ├── FDDB-folds │ ├── images │ │   ├── 2002 │ │   └── 2003 │ └── result │ └── images └── WIDER ├── wider_face_split ├── WIDER_test ├── WIDER_train └── WIDER_val 我已经编

该工程代码是实现了最基本的QT界面设计以及把ui界面转换成python文件的界面程序，需要的朋友请自取。。。。。。。。。。。。。。。。。。