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CASIA-FaceV5 (000-099).rar
亚洲人脸数据库 ,每个人正面、侧面照片若干张,用于训练人脸识别网络,相比于lfw公开数据集,该数据集合更有针对性,lfw数据集中多数是欧美人,因此训练出来的网络对亚洲人的识别准确率表现很一般
2024-06-16 19:29:18
241.1MB
人脸识别
1
人脸识别-基于yolov5-arcface的人脸识别项目
人脸识别_基于yolov5_arcface的人脸识别项目
2024-06-15 20:51:40
3.41MB
yolo
人脸识别
深度学习
人工智能
1
lfw用于人脸识别数据集
lfw人脸识别数据集,包括lfw_align_112,lfw_align_112_fr,img_list1.txt,lfw_align_112_pairs.txt ,lfw_align_112.list。
2024-06-03 18:19:56
88.05MB
数据集
人脸识别
1
看脸的时代到来!人脸识别门禁模拟系统设计-电路方案
实现人脸识别的方法和途径很多,不过OpenCV 作为开源的计算机视觉软件包,在人脸识别方面相比其他方法更为简单些,在这里我们采用OpenCV相关库数,并Python编程语言下和TigerBoard开发板来实现简单人脸识别。方法详见附件内容。 人脸识别门禁系统设计原理: 简单利用TigerBoard开发板模拟下人脸检测门禁系统,以继电器开关来代替门禁上电磁锁的开关。 人脸识别门禁系统硬件要求: 1.TigerBoar开发板 2. USB免驱摄像头 3. 继电器 4. 杜邦线若干 5. LED灯 人脸识别门禁系统软件要求: 1. Python环境 2. RPI.GPIO库 3. opencv2.4.9及相关依赖包 4. simpleCV函数库 人脸识别门禁系统开发环境: 1.Gobian 代码详见附件内容。 运行效果图: 摄像头水平,未检测到本人脸部,33pin低电平,所以灯未亮
2024-06-01 15:15:33
490KB
人脸识别
人脸识别源码
人脸识别程序
1
SeetaFace6 人脸识别Windows版本,可以直接调用
基于中科视拓的Seetaface6编译 编译环境 Windows 10 22H2 + VS 2019 + Cmake + VC++14(运行的时候需要电脑里需要有VC++14的库) 编译了完整的官方原版功能: "人脸检测"、"5点特征点"、"68点特征点"、"活体检测"、"五官遮挡检测"、"年龄检测"、"性别检测"、"口罩检测"、"眼睛开闭检测"、"清晰度评估"、"明亮度评估"、"分辨率评估"、"姿态评估"、"人脸完整性评估"、"人脸跟踪"、"人脸识别" 编译了CPU和GPU两个版本。可以直接离线使用 Windows 10系统下可正常调用。 GPU版本是基于CUDA12编译的。安培架构之前的显卡可以使用。也就是30系显卡之前的显卡。 Github源码:https://github.com/SeetaFace6Open/index 官方文档:https://github.com/seetafaceengine/SeetaFaceTutorial 另外需要正常使用还需要下载官方的模型,总计14个模型。 https://pan.baidu.com/share/in
2024-05-30 17:55:44
444.86MB
windows
seetaface6
人脸识别
人脸检测
1
RBF网络和贝叶斯分类器融合的人脸识别方法设计
引言 本文基于人脸图像分块和奇异值压缩,进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵,其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质,进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征,对细节的描述还不够深入,本文模拟人类识别人脸的模式,在图像分块和加权的基础上,突出待识别人脸的骨骼特征,近似于人类在识别人脸时自动剔除同一人脸的变化部位的差异能力 径向基函数(RBF)网络是一种性能良好的前馈型三层神经网络,具有全局逼近性质和逼近性能,训练方法快速易行,RBF 函数还具
2024-05-26 14:50:25
295KB
1
LFW人脸识别公开库3
Labeled Faces in the Wild,官网下载,比较大173M,分成四份,共13,233幅图像,其中5749个人,其中1680人有两幅及以上的图像,4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。
2024-05-20 15:55:52
50MB
人脸识别
1
人脸识别领域经典数据集LFW数据集
人脸识别领域经典数据集LFW数据集,包含13234张人脸图像
2024-05-20 15:47:19
31.54MB
数据集
1
AnimalFace数据集
AnimalFace数据集
2024-05-11 17:11:16
73.92MB
人脸识别
1
自动人脸识别 掌握主成分分析PCA算法
实验内容: 1)下载人脸识别数据库; 2)测试主成分分析PCA算法分类精度; 3)编写、运行程序并查看结果; 4)调节参数主成分分析PCA算法相关参数,分析其对模型效果的影响。
2024-05-10 21:28:06
750KB
机器学习
1
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