facemesh3d人脸代码分析（3dmax人脸）

本篇文章给大家谈谈facemesh3d人脸代码分析，以及3dmax人脸对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、求个MATLAB大神来帮忙解释下，这段人脸检测的代码是基于什么样的算法原理实现的。
• 2、奥比中光、旷视（face++）、商汤科技都在做3D人脸识别技术，它们各自有什么技术特点？
• 3、iphone x 的人脸识别是怎样的一种技术
• 4、人脸数据分析是什么
• 5、一、3D人脸重建基础梳理

求个MATLAB大神来帮忙解释下，这段人脸检测的代码是基于什么样的算法原理实现的。

这段程序是基于Viola-Jones 算法检测人脸、鼻子、眼睛的，其过程是先用faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;构造一个人给检测器，再用bboxes = step(faceDetector, I);检测人脸。

奥比中光、旷视（face++）、商汤科技都在做3D人脸识别技术，它们各自有什么技术特点？

在回答这个问题之前，我们首先要搞清楚一个概念：3D人脸识别技术是由算法以及硬件两大部分组成的。算法是实现人脸识别的基础，硬件是承载算法，让人脸识别得以实现的实体部件。算法和硬件缺一不可，只有两者相互协作，才能实现人脸识别。

旷视（face++）和商汤科技主要做的是人脸识别算法，在算法领域，这两家大概是国内做的最好的，也是名气最大的两家。当然，除过算法之外，它们也做硬件，不过只占很小的一部分。

奥比中光主要侧重在硬件部分，推出的产品包括Astra 3D传感摄像头等产品，它也是国内唯一能量产3D传感摄像头的厂家。目前奥比中光已和蚂蚁金服、肯德基达成了合作，共同在深圳等地的肯德基店铺推出了3D刷脸支付设备。因此，从硬件综合实力来看，奥比中光算是国内翘楚。

最后再说一下，三家公司有合作关系，例如，奥比中光会用到face++和商汤的算法，另外两家也会用到奥比中光的3D传感摄像头等。

打了这么多字不容易啊，希望题主可以采纳答案。

iphone x 的人脸识别是怎样的一种技术

iPhone X屏幕上前方采用了 TrueDepth 摄像系统，双摄像头，其中一个为红外摄像头，还包含各种传感器。如下图所示。

iPhone X 正面上方的面部识别组件

iPhone X 面部识别技术 Face ID

Face ID与普通人脸识别其实就是3D人脸和2D人脸的区别。Face ID通过一个结构光系统提取人脸的点云信息生成一个3d模型，而传统的人脸识别是通过一系列的方法，可以是简单的基于位置的信息，也可以是通过神经网络提取出相应的底层，在二维特征层面上进行比较。

Face ID之所以能生成准确的3D人脸模型，是因为用到了结构光，右边有一个小投影仪投射带形状信息的红外光斑到人脸上，左边的摄像头采集光斑的信息，根据形变和大小等逐一确定各个位置的深度和方向信息，最后得到人脸的点云生成3D模型。而传统的单摄像头方案因为没办法准确有效地提取深度信息，人脸识别往往只能使用2维图像。

其实，3D视觉作为一项激动人心的新技术，早已经出现在微软Kinect、英特尔RealSense等消费级产品中。近几年，随着硬件端技术的不断进步，算法与软件层面的不断优化，3D深度视觉的精度和实用性得到大幅提升，使得“3D深度相机+手势/人脸识别”具备了大规模进入移动智能终端的基础。

人脸数据分析是什么

人脸数据分析是什么

人脸数据分析是什么，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，随着科技发展现在很多场所都用的到人脸分析，很多人还不清楚其中的原理是什么，那么就来了解一下人脸数据分析是什么吧。

人脸数据分析是什么1

一、人脸识别技术

完整的人脸识别系统一般包括人脸检测跟踪、人脸关键点定位、人脸属性分析、人脸验证、人脸识别、人脸聚类等模块。

1、人脸检测跟踪：

人脸检测跟踪技术提供快速、高准确率的人像检测功能。对背景复杂低质量的图片或百人人群监控视频，可以在移动设备和个人电脑上实现毫秒级别的人脸检测跟踪。

2、人脸关键点定位：

人脸关键点定位可以精确定位面部的关键区域位置，微秒级别眼，口，鼻轮廓等人脸106个关键点定位。该技术可适应一定程度遮挡和大角度侧脸，表情变化，遮挡，模糊，明暗变化等各种实际环境。

3、人脸属性分析：

提供准备的面部分析技术，准确识别10多种人脸属性大类，例如性别，年龄、种族、表情、饰品、胡须、面部动作状态等。可以用于广告定向投放或顾客信息分析，让你秒懂顾客户心。

4、人脸验证、识别、聚类：

人脸验证技术可被用于登录验证、身份识别等应用场景。给定人脸样本，毫秒级别检索大规模人脸数据库或监控视频，给出身份认证，实现身份和人脸绑定。

人脸识别技术可以自动识别出照片、视频流中的人脸身份，可以实现安防检查、VIP识别、照片自动圈人、人脸登录等功能能，在认证出96%的人脸时，误检率低于十万分之一。数十万人的人脸快速聚类，可用于基于人脸的智能相册以及基于合影的社交网络分析。让照片管理更直观，让社交关系更清晰。

二、智能广告大数据分析特点

1、精确统计进出店铺的客流量：

启动应用，显示人脸识别检测界面，通过人脸识别技术检测头肩、检测人脸、对人脸进行跟踪识别，提取人脸特征值，进行精准的人体判断，准确的识别用户人脸，基于人体跟踪，有效避免因徘徊、逗留引起的重复计数，从而达到精确统计进出店铺的客流量的数据。在统计客流量的同时展示店铺的广告宣传信息、店铺简介、特色产品、售后服务等相关信息。

2、精准分析入店客户：

通过人脸识别技术，主动分析每一位停留观看广告的年龄、性别、并实时上传至服务器，管理者通过对消费群体的数据分析，精准挖掘出店铺和产品主要面向的销售者群体属于哪一类人，从而改善产品设计、运营模式、推广方案，极大有利于提升店铺的利润和广告的回报率。

3、精确认识和挖掘VIP客户：

精确、实时识别VIP客户并推送用户信息至店员手机，VIP客户历史入店信息及购买记录一目了然，店员重点接待VIP客户大大提升店铺营业额。通过大数据分析挖掘回头客，提升客户提袋率及VIP客户转化率，系统自动识别并排除店员，不再误统计为客流，真正做到准确的数据分析。

4、完备的报表：数据即事实 ：

大数据分析并形成简洁、客观、精确的数据报表，直观的看到每日/月的客流量（ 人数、人次）、客流人群分布（年龄、性别）、入店率、平均关注时间、提袋率（转化率），对店铺的客流量进行趋势分析（日、周、月），进行统一的广告效果分析，精准挖掘出每一个广告后面隐藏的客户数据，极大有利于广告制作和投放的精准营销，帮助商家精准定位有效客群，为投放商、制作方等相关企业提供可靠的数据参考，发现提高有效展示和回报率的关键。

5、大数据分析，驱动管理优化

通过大数据可以分析店铺什么产品最受关注、产品的目标客户群是哪些人、最受关注的产品是什么、单个产品为何有些销量高有些则低、VIP客户关注的是什么产品、什么区域受冷落、什么区域关注度比较高。

通过数据分析的结果优化店铺管理，找出最适合店铺的经营模式、消费者最关注的广告、转化率最高的产品、根据客户逛店路径分析热点区域，调整主打产品陈列引起客户关注度，改善店员服务过程中存在的不足，从宏观到细节进行优化，达到店铺的利益最大化。

6、 主动推送潜在客户，方便直接的提供业务帮助

将采集到的多用户信息进行聚类并分析得到统计数据，根据驻足观看的用户性别不同、年龄层次不同，1-2秒内切换广告内容，推送更针对性的产品广告信息。比如，为20-30岁的男性用户推送剃须刀、洗面奶等适合他们需求的广告，从而有效提高广告的关注效果，提高广告的传播和产品购买的`转化率。

人脸数据分析是什么2

人脸数据分析的应用价值

人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。

1、在人脸识别的设备上，除人脸识别区域外，设置固定的广告播放区域，使用多媒体信息发布系统，定时或不定时地轮播商家自定义的广告，比如商家简介、产品介绍、活动促销、联系方式等多媒体信息。

内容展现方式多种多样，可以是视频、图片、文字、流媒体等素材，让用户体验到现代化购物的感觉，智能化的液晶产品可以让店铺的整体美观度大大提升，顿刻显得高大上。

2、对于每一个广告投放商而言，广告效果的好坏直接关系到投入产出比，也决定着未来是否需继续投放。而对于广告制作方来说，什么样的广告最能吸引目标客户？提高有效传播率，他们需要足够的数据调研来为下一步广告制作提供依据。

为此，南翼基于人脸识别的智能广告大数据分析解决方案，为广告机提供广告效果分析解决方案，帮助商家精准定位有效客群，为投放商、制作方等相关企业提供可靠的数据参考，发现提高有效展示和回报率的关键，提升广告运营的价值。

3、除了人脸识别外，我们还提供手势识别技术，用户可以自由通过简单、通用的手势进行广告内容的切换，或者还可以在线玩一些有趣的游戏，从而提高用户的好感度，也可以通过完成商家指定的人脸表情赢得奖品等活动来增强商家与客户的互动性。

一、3D人脸重建基础梳理

针对3D人脸重建算法的研究从上个世纪就有学者开始研究，目前基础的方法有如下几类：

1.基于3DMM（3D morphable model三维人脸形变统计模型）的方法

3DMM最早由Thomas Vetter等人在文章“ A morphable model for the synthesis of 3D faces ”中提出，至今很多人脸重建方法都是在这篇文章的基础上发展而来，加上深度学习方法的出现，对于模型参数的求解又给出了更多的方法，在接下来的文章中，会详细介绍这一方法。

2.基于SFM（Structure from Motion由运动到结构）的方法 。

在Richard Szeliski所著的《Computer Vision: Algorithms and Applications》一书中，在第七章专门对这个方法进行了阐述，通常意义下的的SFM是根据给出的几幅图像及其图像特征的一个稀疏对应集合，估计3D点的位置。求解过程通常涉及3D几何结构和摄像机姿态（运动）的同时估计，后续会对这一方法做详细说明。

3.基于XFS（由X到形状，例由阴影到形状、由纹理到形状、由聚焦到形状）也是常用的从二维恢复三维的方法。

由阴影到形状 （SFS），是光滑物体表面法向量改变，从而使得入射光在物体表面的亮度发生变化，而体现出物体的形状。亮度变化是局部表面方向和入射光夹角的函数。

3D Face Reconstruction from a Single Image Using a Single Reference Face Shape

在大部分SFS方法中，都假设所考虑表面具有均匀反照率和反射率，且光源的方向要么已知，要么可以使用参考目标标假设定得到。在假设光源和观察者都在远处的前提下，亮度的变化（辐照度方程）变成单纯的局部表面方向的函数，

                                            ,                                （1.1）

例如一个漫反射（朗伯，Lambertian）表面的反射图是表面法向 和光源方向 的非负点积，

                                         ，                （1.2）

为表面反照率因子。

其中公式（1.1和1.2）可使用非线性最小二乘或其他方法估计，常用约束是光滑性约束和可积分性约束。

而往往一个实际物体表面很少具有一个统一的反照率，因此SFS方法需要配合其他方法（例如立体视觉匹配和已知纹理）才能变得有用。立体视觉和纹理成分可以提供纹理区域的信息，而由阴影到形状则填补了具有均匀颜色的区域的信息而且可以提供关于表面形状更精确的信息。

光度测量立体视觉

使用多个可以选择性开关的光源（用三色光源可替代开关光源），此时光源在传统立体视觉中不同位置的摄像机的作用。对每个光源，我们有一个不同的反射图。对于漫反射表面，如果用 参数化局部方向，我们可以对非阴影像素得到一组如下形式的线性方程

                                                                                                              (1.3)

利用线性最小二乘可以恢复 。只要（三个或三个以上）向量 是线性无关的，即它们不在同一个方位角，这些方程是适定的。

4.基于体素(voxel)方法

Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

5.基于二维图像表示法

随着深度学习方法的广泛使用，许多文章提出将三维形状映射到二维图像表示，从而构造从二维图片重建三维形状的方法。例如，

PNCC:  Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution

UV-map:  Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network

【欢迎各位提出修改意见进行指正】

关于facemesh3d人脸代码分析和3dmax人脸的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。