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Dlib人臉檢測 的基本原理 Dlib 中, 人臉 識別的基本思路為: 計算已知圖片中所有 人臉 對應(yīng)的 特征 向量; 計算要識別的未知圖片中所有 人臉 對應(yīng)的 特征 向量; 計算 人臉 之間的歐式距離; 如果兩張 人臉 之間的歐式距離小于設(shè)定的閾值,則認(rèn)為是同一個人,否則認(rèn)為不是同一個人 【 1. 計算 特征 向量 】 在 人臉特征點檢測 中,我們學(xué)會了如何獲取 人臉 的 特征點 。
本文利用 dlib 庫進(jìn)行 人臉識別 與特征標(biāo)定,并利用嘴巴的張開比例,眼睛的睜開程度,眉毛的傾斜程度作為表情分析的三個指標(biāo)。 方法較為簡單, 識別 的效率不是很高,可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改善。 識別 規(guī)則: 1.
對于第二步,我們使用 Dlib中的特征點檢測 。 Dlib中使用的人臉特征檢測的原理來自2014年,由Vahid Kazemi和 Josephine Sullivan在論文 《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》中提出的人臉特征點評估的方法。 論文中方法的主要思想是:使用級聯(lián)回歸樹(ensemble of regression trees, ERT),即使用級聯(lián)回歸因子,基于梯度提高學(xué)習(xí)的回歸樹方法。
Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and t Dlib +opencv 68 點特征點 的使用以及繪圖。 前言 Dlib 庫的使用。 一、 Dlib 是什么? Dlib 由C++編寫,提供了和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)值計算、圖模型算法、圖像處理等領(lǐng)域相關(guān)的一系列功能。