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基于cmucam3的机器视觉的应用——面部识别，介绍了其系统及理论知识。
基于dpm的人脸检测算法，效果非常棒，你值得拥有
adaboosttrainingsource,youcanlearnhowtocalculateintegrateimage,feature,selectfeature
OpenCV实现的SSD人脸检测器，基于深度学习框架Tensorflow训练的模型。
opencv调用caffe模型，人脸识别，图片和视频。.
进行人脸检测时,需要读取deploy.prototxt文件,在Github上使用RAW的方式下载已经行不通了,这是使用SVN下载的face_detector文件夹
利用Pytorch,opencv进行人脸口罩佩戴检测,并且在视频流中显示出来。 里面包含代码文件(.py),数据集文件和训练好的模型文件。如果感觉检测效果不是很好,可以自己重新训练。
dlib库中所需的人脸检测预训练模型文件,mmod_human_face_detector.dat。
一个轻量级人脸检测网络,可支持移动端和IOT使用,可实现动态检测
mask_face_detector
人脸识别TensorFlow模型
opencv深度学习dnn人脸检测模型之tensorflow模型,真的很难找到
x-face-detector-app
复制面罩检测器 原始作品: : 该模型 我使用没有可训练参数的MobileNetV2预训练模型。然后,我将这个模型与服务器自定义层连接起来(AveragePooling 2D,Flatten,Dens
我们的工作已经发表在“模式识别”信函中。 发言题目:地标制导的独立时空通道注意和基于互补上下文信息的面部表情识别 我们建议的FER框架: 使用GRADCAM的FEDRO图像的激活图如下所示: 下面显示
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