人脸姿态矫正源代码（人脸姿态识别）

今天给各位分享人脸姿态矫正源代码的知识，其中也会对人脸姿态识别进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、matlab中PCA的人脸识别，最后得出的识别率是什么意思啊！
• 2、人脸检测库：libfacedetection
• 3、人脸识别中的姿态问题，大家一般是怎么解决的啊？
• 4、求人脸识别源代码

matlab中PCA的人脸识别，最后得出的识别率是什么意思啊！

识别率指的是通过人脸识别技术识别正确数占识别总数的百分比。

人脸识别算法分类

基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。

基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。

利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。

神经网络识别

基于光照估计模型理论

提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。

优化的形变统计校正理论

基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；

强化迭代理论

强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；

独创的实时特征识别理论

该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果

人脸检测库：libfacedetection

这是一个基于cnn的图像人脸检测的开源库。CNN模型已被转换为C源文件中的静态变量。源代码不依赖于任何其他库。你所需要的只是一个c++编译器。您可以使用c++编译器在Windows、Linux、ARM和任何平台下编译源代码。SIMD指令用于加速检测。如果您使用Intel CPU或NEON for ARM，则可以启用AVX2。在目录中还提供了模型文件models/examples/libfacedetectcn -example.cpp展示了如何使用这个库。

使用g++编译源代码时，请添加-03以启用优化。

使用Microsoft Visual Studio编译源代码时，请选择“最大化速度/-02”。

1.设置AArch64交叉编译器(请参考AArch64工具链.cmake)

2.设置OpenCV路径，因为示例代码依赖于OpenCV

OpenCV Haar+AdaBoost以最小的面尺寸48x48运行

只检测人脸，不包含地区检测。

最小面尺寸~12x12

Intel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @ 3.6GHz

只检测人脸，不包含地区检测。

最小面尺寸~12x12

Raspberry Pi 3B+， 博通 BCM2837BO, Cortex-A53 (ARMv8) 64位SoC @ 1.4GHz

Shiqi Yu, shiqi.yu@gmail.com

本研究由深圳市科学基金(批准号:JCYJ20150324141711699)。

人脸识别中的姿态问题，大家一般是怎么解决的啊？

姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。解决姿态问题有三种思路：

第一种思路是学习并记忆多种姿态特征，这对于多姿态人脸数据可以容易获取的情况比较实用，其优点是算法与正面人脸识别统一，不需要额外的技术支持，其缺点是存储需求大，姿态泛化能力不能确定，不能用于基于单张照片的人脸识别算法中等。

第二种思路是基于单张视图生成多角度视图，可以在只能获取用户单张照片的情况下合成该用户的多个学习样本，可以解决训练样本较少的情况下的多姿态人脸识别问题，从而改善识别性能。

第三种思路是基于姿态不变特征的方法，即寻求那些不随姿态的变化而变化的特征。我们的思路是采用基于统计的视觉模型，将输入姿态图像校正为正面图像，从而可以在统一的姿态空间内作特征的提取和匹配。

因此，基于单姿态视图的多姿态视图生成算法将是我们要研究的核心算法，我们的基本思路是采用机器学习算法学习姿态的2D变化模式，并将一般人脸的3D模型作为先验知识，补偿2D姿态变换中不可见的部分，并将其应用到新的输入图像上去。

更多技术解答，Ph一下颜鉴，更好的技术。

求人脸识别源代码

基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码Face Detection System

这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码关键内容

使用步骤：

1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)

2. 找到"main.m"文件

3. 命令行中运行它

4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本

5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。

6. 等待程序检测出人脸区域

createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

人脸姿态矫正源代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人脸姿态识别、人脸姿态矫正源代码的信息别忘了在本站进行查找喔。