在疯狂的实验中唇读
该存储库包含我在Keras中使用深度学习进行唇读的实验。 我训练并测试。
进程-lrw /
将LRW数据集中的视频转换为以下代码的代码：-与单词有关的帧-这些帧的嘴巴区域-音频
目录中的README文件中提供了说明。
形状预测器/
放置process-lrw和head-pose所需的“ shape_predictor_68_face_landmarks.dat”文件的目录
图像检索/
代码和文件---将lipreader视为图像检索系统
头姿势/
代码和文件---计算LRW数据集中所有帧的头部姿势（使用process-lrw提取）
头部姿势是使用 （我的叉子）确定的。
目录中的README文件中提供了说明。
2022-02-22 23:04:07
133.4MB
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matlab人脸检测嘴巴定位代码使用基于本地的信息检测面部地标
此处介绍的方法基于本地信息。
首先，使用传统的
Viola-Jones
对象检测框架进行人脸检测。
Viola-Jones
框架由类
Haar
特征提取方法和
Adaboost
分类器组成。
在人脸检测之后，使用相同的
Viola-Jones
框架来检测人脸区域。
从眼睛区域位置估计眉毛区域。
主动形状模型
(ASM)
用于使用主成分分析
(PCA)
对面部形状的变化进行建模，以确保初始形状模型处于完美位置。
用法：
Matlab
.
exe
-
r
Main
调试：
该代码已使用
JAFFE
数据库进行了测试，可在
.
如果眼睛界标失真，您可能需要更改此值
Line
24
-
FaceBinary
=
imbinarize
(
Face
,
0.25
);
如果嘴巴地标失真，您可能需要更改这些值
Line
42
-
FaceBinary
=
imbinarize
(
Face
,
0.50
);
Line
44
-
ImageMorph
=
bwareaopen
(
ImageOutline
,
150
);
如果眉毛地
2021-11-21 11:18:56
13.44MB
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Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks.pdf
2021-04-25 23:54:03
4.64MB
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