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sfd Jupyter Notebook
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S³FD是一种实时人脸检测器,通过单个深度神经网络,尤其是小脸部,在各种规模的人脸上均表现出色。 有关更多详细信息,请参阅我们的arXiv文件。

原始仓库地址:https://github.com/sfzhang15/sfd.git

浏览量:15 下载量:0 项目类别: 人脸识别
19 days前更新
faceboxes Jupyter Notebook
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我们提出了一种新颖的面部检测器,名为FaceBoxes,在速度和准确性上均具有出色的性能。 而且,FaceBoxes的速度不随人脸数量而变化。 您可以使用该代码来训练/评估FaceBoxes方法以进行人脸检测。 有关更多详细信息,请参阅我们的论文。

原始仓库地址:https://github.com/sfzhang15/faceboxes.git

浏览量:12 下载量:0 项目类别: 人脸识别
19 days前更新
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本模型改编自GitHub开源项目:[https://github.com/ageitgey/face_recognition](https://github.com/ageitgey/face_recognition) 鹏城汇智iHub镜像地址:[https://code.ihub.org.cn/projects/338/repository/face_recognition](https://code.ihub.org.cn/projects/338/repository/face_recognition) 本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。 与“人脸识别v2”相比,本项目仅改变了代码结构,将dlib库和预训练人脸识别模型文件等直接打包在程序中,而不需要docker部署后再通过网络进行安装。

浏览量:40 下载量:4 项目类别: 人脸识别
about 1 month前更新
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本模型改编自GitHub开源项目:[https://github.com/ageitgey/face_recognition](https://github.com/ageitgey/face_recognition) 鹏城汇智iHub镜像地址:[https://code.ihub.org.cn/projects/338/repository/face_recognition](https://code.ihub.org.cn/projects/338/repository/face_recognition) 本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。

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tracking.js Javascript
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**js**库将不同的计算机视觉算法和技术引入。通过使用现代的HTML5规范,我们通过一个轻量级的核心(~ 7kb)和直观的界面,使您能够进行实时的颜色跟踪、人脸检测和更多的事情。

原始仓库地址:https://github.com/eduardolundgren/tracking.js.git

浏览量:1552 下载量:250 项目类别: 人脸识别
3 months前更新
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该模型采用生成对抗网络(GAN),由IBM CODAIT团队在COCO数据集图像上进行训练,转换为灰度并生成彩色图像。 模型的输入是jpeg或png格式的图像,输出是彩色的256*256图像。

浏览量:1375 下载量:608 项目类别: 人脸识别
4 months前更新
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本模型检测输入图像中的人脸,然后从8种情绪类别中预测人类的情绪状态。

浏览量:1865 下载量:749 项目类别: 人脸识别
4 months前更新
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本模型为每个人脸提取面部特征,然后预测每个人脸的年龄。 该模型使用从粗到精的策略来执行年龄估计的多类分类和回归。

浏览量:1165 下载量:843 项目类别: 人脸识别
4 months前更新
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本模型改编自GitHub开源项目:https://github.com/Skuldur/facenet-face-recognition

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facerec Python
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**facerec**项目实现了一个面向Python的人脸识别框架: - 预处理 1. 直方图均衡化 1. 局部二值模式 1. TanTriggsPreprocessing(Tan, X., and Triggs, B. "Enhanced local texture feature sets for face recognition under difficult lighting conditions.". IEEE Transactions on Image Processing 19 (2010), 1635–650.) - 特征提取 1. 特征脸(Turk, M., and Pentland, A. "Eigenfaces for recognition.". Journal of Cognitive Neuroscience 3 (1991), 71–86.) 1. 脸方法 (Belhumeur, P. N., Hespanha, J., and Kriegman, D. "Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition using class specific linear projection.". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19, 7 (1997), 711–720.) 1. 局部二值模式直方图(Ahonen, T., Hadid, A., and Pietikainen, M. "Face Recognition with Local Binary Patterns.". Computer Vision - ECCV 2004 (2004), 469–481.) - 分类器 1. k最近邻算法 1. 支持向量机(Vapnik, V. "Statistical Learning Theory.". John Wiley and Sons, New York, 1998.) - 交叉验证 1. k-fold交叉验证 1. 分析交叉验证 1. Leave-One-Class-Out交叉验证

原始仓库地址:https://github.com/bytefish/facerec.git

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5 months前更新

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