人类群体活动人体建模,单人建模,利用图像的一部分来推理其他部分。适用于大概率模型的变分推理算法,语义分割模型,人员检测。多人场景的理解框架。基于深度概率模型和变分方法的人脸几何学习方法。
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基于虹软ArcFace(人脸认知引擎)实现人脸检测、人脸跟踪、人脸识别
Facenet用于使用pytorch进行人脸识别
主要实现两个部分,一个是人脸对比部分,另一个是人脸编码部分。Face_recognition库可以在实现在数据集比较小的情况下达到更高的准确度,只需要一张照片就可以了。所以你只需要拍一张照片来存储你的
可实现实时的人脸检测与跟踪,正确率高,使用opencv编写。
AdaBoost人脸检测算法在人脸定位时的实现
利用opencv实现的人脸检测,是基于harr特征和Adaboost算法。程序运行时只需要把你需要检测的图片放在此文件夹下,并修改名称与程序中的图片名称相同即可。经过自身使用,效果很好。
Visual C++利用OpenCV对图像进行人脸识别(傻瓜教程)
