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搜索关键字:人脸检测    ( 309个结果
opencv2实现人脸及人眼检测_相当稳定
//opencv2检测人脸人眼的方法有很多,我试了集中,下面的程序得到的结果最准确。人可以随意动,只要摄像头可以,就没有问题。   [cpp] view plaincopyprint? /* */      #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"    #include...
分类:其他好文   时间:2014-12-11 14:05:39    阅读次数:211
opencv2实现人脸眼鼻口检测_不大稳定
#include #include #include #include #include using namespace std; int main() { cv::CascadeClassifier mFaceDetector; cv::CascadeClassifier mEyeDetector; cv::CascadeClassifier mMo...
分类:其他好文   时间:2014-12-11 14:04:28    阅读次数:159
基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之三
1.在windows下编写人脸检测、识别系统。目前已完成:可利用摄像头提取图像,并将人脸检测出来,未进行识别。 2.在linux下进行编译在windows环境下已经能运行的代码。 为此进行了linux系统下OpenCv的安装。 在linux中安装OpenCv遇到了很多问题,...
分类:其他好文   时间:2014-12-07 17:38:43    阅读次数:163
Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 部分翻译
haas-like,adaboost经典论文...
分类:Windows程序   时间:2014-11-27 10:47:11    阅读次数:295
基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之一
基于OpenCv从视频到摄像头的人脸检测在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程。先创建一个指向CvCapture结构的指针CvCapture *capture;再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息...
分类:其他好文   时间:2014-11-26 18:46:57    阅读次数:145
转载——Adaboost 算法 人脸检测原理
对人脸检测的研究最初可以追溯到 20 世纪 70 年代,早期的研究主要致力于模板匹配、子空间方法,变形模板匹配等。近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法,如统计模型方法,神经网络学习方法,统计知识理论和支持向量机方法,基于马尔可夫随机域的方法,以及基于肤色的人脸检测。目前在实际中应用的人...
分类:编程语言   时间:2014-11-21 16:07:04    阅读次数:220
转载一个小牛的随笔
一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计。“基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作...
分类:其他好文   时间:2014-11-21 15:58:41    阅读次数:404
jQuery 人脸识别插件,支持图片和视频
jQuery Face Detection 是一款人脸检测插件,能够检测到图片,视频和画布中的人脸坐标。它跟踪人脸并输出人脸模型的坐标位置为一个数组。我们相信,面部识别技术能够给我们的 Web 应用带来各种可能性,创造出互动的,有趣的功能。
分类:Web程序   时间:2014-11-11 12:06:40    阅读次数:224
人脸检测流程及正负样本下载
人脸检测做训练当然可以用OpenCV训练好的xml,但是岂止于此。我们也要动手做!~ 首先是样本的选取。样本的选取很重要,找了很久才发现几个靠谱的。 人脸样本:http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech_10K_WebFaces/   网上抓取的逾10,000个人脸样本                    http://...
分类:其他好文   时间:2014-10-30 10:22:34    阅读次数:1343
关于ADABOOST人脸检测负样本的选取
其他人脸检测方法,负样本需要的数量我不清楚,但是ADABOOST所需负样本数量非常之大。在训练层数后期,当最大误警率很低,如2*10-5次方,同时参与训练的负样本为4000时,那么需要的负样本就要2*10^8。解决的方法是自举。但自举最重要的是负样本本身的尺寸一定要足够大1000*1000。同时针对不同应用场景,我们需要不同的负样本。比如车内的人脸检测,负样本本身就要体现出车内分人脸的特性,湖水 ...
分类:其他好文   时间:2014-10-29 17:07:45    阅读次数:263
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