face landmark 人脸特征点检测

1.ASM&AAM算法

ASM（Active Shape Model）算法介绍：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8194317

AAM（Active Appearance Model）算法介绍：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8196996

AAM(Active Appreance Model)算法用于人脸识别总结：http://blog.csdn.net/colourfulcloud/article/details/9774017

主动形状模型（ASM）和主动外观模型（AAM）资源汇总：http://blog.csdn.net/holybin/article/details/28596169

AAM(Active Appreance Model)主动形状模型通俗易懂讲解

原文地址：https://www.cnblogs.com/yamin/p/8312561.html

时间： 2024-10-18 18:29:37

face landmark 人脸特征点检测的相关文章

Android 人脸特征点检测（主动形状模型） ASM Demo (Active Shape Model on Android)

目前Android平台上进行人脸特征识别非常火爆,本人研究生期间一直从事人脸特征的处理,所以曾经用过一段ASM(主动形状模型)提取人脸基础特征点,所以这里采用JNI的方式将ASM在Android平台上进行了实现,同时在本应用实例中,给出了几个其他的图像处理的示例. 由于ASM (主动形状模型,Active Shape Model)的核心算法比较复杂,所以这里不进行算法介绍,我之前写过一篇详细的算法介绍和公式推导,有兴趣的朋友可以参考下面的连接: ASM(主动形状模型)算法详解接下来介绍本应用的

人脸特征点定位与检测

前两周研究了一点关于人脸表情识别的文章,很多方法都是基于在提取人脸特征点的基础上完成的,然后利用网格模型或者形变模型对特征点进行分析和检测以及分类的方法实现对人脸表情的识别,可以看出人脸关键点(特征点)的提取与定位在人脸表情识别占有很重要的地位,决定画1-2周时间研读一些人脸关键点提取的文章,本周主要调研了人脸特征点检测.定位和人脸校准的算法: 人脸特征点检测的方法主要看了ASM(Active Shape Model)算法,是基于点分布模型PDM的算法,在近几年的CVPR很多文章有介绍,主要也是

人脸识别完整项目实战（14）：实时人脸特征点标定程序设计

一.前言本文是<人脸识别完整项目实战>系列博文第14章<实时人脸特征点标定程序设计>,本章内容详细介绍Win10 环境下,基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境,如何实现实时视频流人脸特征点标定程序的设计.本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址:<人脸识别完整项目实战> 二.正文 2.1 界面设计人脸特征点标定程序沿用之前的界面设计,新增人脸特征点标定按钮,界面设计如下图所示: 2.2 执行结果人脸特征点标定程序运行后,

人脸识别系列之人脸检测--训练基于肤色特征的检测

前言: 基于特征的方法是利用人脸的先验知识导出的规则进行人脸检测. 一般来说,常用的特征包括人脸和人脸器官典型的边缘和形状特征(如人脸轮廓.虹膜轮廓.嘴唇轮廓等).纹理特征(纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点,人脸有其特定的纹理特征).颜色特征(人脸肤色特征,目前主要有RGB,HSV,YCbCr,YIQ,HIS等彩色空间模型被用来表示人脸的肤色,从而进行基于颜色信息的人脸检测方法的研究). 人脸检测的方法: 基于规则/知识方法 – 人脸模式的变

OpenCV+OpenVINO实现人脸Landmarks实时检测

缘由自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后,OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测,OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的,Caffe版本的模型是半精度16位的,tensorflow版本的模型是8位量化的.同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测.图像分割.图像分类等常见模型加速推理支持.OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库,对很多常见视觉任务都

OpenCV特征点检测匹配图像-----添加包围盒

最终效果: 其实这个小功能非常有用,甚至加上只有给人感觉好像人脸检测,目标检测直接成了demo了,主要代码如下: // localize the object std::vector<Point2f> obj; std::vector<Point2f> scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); ++i) { // get the keypoints from the good matches obj.push_bac

使用级联深度卷积网实现面部特征点检测

Sun Y, Wang X, Tang X. Deep convolutional network cascade for facial point detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on. IEEE, 2013: 3476-3483. 该文章发表在CVPR2013上,主要讲述了如何利用深度卷积网实现人脸特征点的位置预测,个人认为本文最大的亮点在于巧妙地将神经元的输

基于CNN的人脸相似度检测

人脸相似度检测主要是检测两张图片中人脸的相似度,从而判断这两张图片的对象是不是一个人. 在上一篇文章中,使用CNN提取人脸特征,然后利用提取的特征进行分类.而在人脸相似度检测的工作中,我们也可以利用卷积神经网络先提取特征,然后对提取的特征进行利用. 我们取fc7提取的4096维特征,然后对两个向量进行pairwise相似度检测,即可得到人脸相似度,然后设定一个阈值,判断是否维同一个人.

第二十五节，目标定位、特征点检测依据目标检测

一目标定位对象检测,它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向,相比前两年,它的性能越来越好.在构建对象检测之前,我们先了解一下对象定位,首先我们看看它的定义. 图片分类任务我们已经熟悉了,就是算法遍历图片,判断其中的对象是不是汽车,这就是图片分类.这节我们要学习构建神经网络的另一个问题,即定位分类问题.这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车,还要在图片中标记出它的位置,用边框或红色方框把汽车圈起来, 这就是定位分类问题. 其中"定位"的意思是判断汽车在图片中的具体位置.这