美妝的第一步是人臉檢測，找特征點。關於人臉檢測，有很多成熟的庫，我列舉目前發現到的開源項目（注意軟件所用的協議）。如果大家發現有漏掉的，可以發消息給我。 STASM www.milbo.users.sonic.net/stasm/ dlib ...

一、MTCNN的原理 　　搭建人臉識別系統的第一步是人臉檢測，也就是在圖片中找到人臉的位置。在這個過程中，系統的輸入是一張可能含有人臉的圖片，輸出是人臉位置的矩形框，如下圖所示。一般來說，人臉檢測應該可以正確檢測出圖片中存在的所有人臉，不能用遺漏，也不能有錯檢。　　 　　　 　　獲得包含人臉 ...

人臉檢測和人臉識別都是屬於典型的機器學習的方法，但是他們使用的方法卻相差很大。 對於人臉檢測而言，目前最有效的方法仍然是基於Adaboost的方法。在網上可以找到很多關於Adaboost方法的資料，但基本上是千篇一律，沒有任何新意。給初學者帶了很多不便。建議初學者只需要認真閱讀：北京大學 趙楠 ...

　　什么是特征？想一想我們是如何分辨物體的？更具體一點，你是如何辨別一張圖片里面的人臉是一個人臉的？其實很簡單，你會去找是不是有眼睛、嘴巴等面部器官。 當然這些器官的位置基本是固定的。是否有眼睛，眼睛之間的距離，眼睛跟鼻子的位置關系等等這些都叫特征。選擇使用特征的一個重要的原因：基於特征的系統 ...

本文介紹最基本的用OpenCV實現人臉檢測的方法。 一.人臉檢測算法原理 Viola-Jones人臉檢測方法 參考文獻：Paul Viola, Michael J. Jones. Robust Real-Time Face Detection[J]. International ...

作者|Juan Cruz Martinez 編譯|Flin 來源|towardsdatascience 今天，我們將學習如何檢測圖像中的人臉並提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。我們可以將這些信息作為一個預處理步驟來完成，例如捕捉照片中人物的人臉（手動或通過機器學習），創建效果來“增強 ...

　　之前的博客都是基本的圖像處理，本篇博客整理一下用 FPGA 實現人臉檢測的方法，工程比較有趣。 一、膚色提取 　　首先我們需要把膚色從外界環境提取出來，在膚色識別算法中，常用的顏色空間為YCbCr，Y 代表亮度，Cb 代表藍色分量，Cr 代表紅色分量。膚色在 YCbCr 空間受亮度 ...

模型的結構大致由圖可以完整展現，三個分類是否人臉的12、24、48net，再加上三個用於修正預測框的分類網絡； 這三個分類是否人臉的網絡，結構逐漸變復雜， 由上圖可以看出，前2階的網絡都非常簡單，只有第3階才比較復雜。這不是重點，重點是我們要從上圖中學習多尺度特征組合。 以第2階段 ...