人脸检测是一种计算机技术，可确定任意（数字）图像中人脸的位置和大小。它可以检测面部特征并忽略其他任何东西，例如建筑物，树木和身体。
使用 DeepFace 库进行人脸检测和人脸识别的最佳图像格式
我正在使用 DeepFace 库进行人脸识别和检测。 我想知道是否有比其他格式更好的格式（png、jpg等）以获得更好的结果。 是否有首选的图像格式
GoogleMLKit/FaceDetection pod iOS 崩溃
我在调试 MLKit FaceDetection 时遇到问题。 当代码检测到人脸时就会崩溃 faceDetector.process(visionImage) { [weak self] (面孔，错误) in 守卫...
java.lang.NoClassDefFoundError：解析失败：Lcom/google/android/gms/vision/face/FaceDetector；
我正在为 Unity 编写一个使用 Android 人脸检测的 Android 插件。我有与旧版本一起使用的插件 android.media.FaceDetector； 人脸检测器，我想将其更新到新的 Google
我有一个React Native Expo应用程序，它严重依赖于Expo人脸检测器。谷歌游戏商店通知我，应用程序需要针对新的最低 API 版本，就我而言，是世博会
我正在尝试 iOS 11 的 Vision 套件。我可以使用 Vision，并且可以找到边界框值的面。但我不知道如何使用这些点绘制矩形。我希望我的问题很清楚。
Google Vision API - 空对象引用上的 Face 方法
我正在尝试更改Google提供的用于Android上人脸检测的示例应用程序。 FaceDetector 检测器 = new FaceDetector.Builder(getApplicationContext()) .setTrackingEn...
Google Vision API 中的 Euler X 支持
有人知道 Google 是否计划将来为其 Vision API 添加 Euler X 支持吗？ 或者现在是否有解决方法可以找到它？ 看来他们在 media.FaceDetector （早期的
Java - Android Mobile Vision 人脸检测与轮廓
我正在尝试Mobile Vision API的人脸检测。我正在尝试获取面部标志的轮廓。但在构建 FaceDetector 时，它给了我这个例外： E/AndroidRu...
我一直在测试为Android发布的新Face API，并注意到即使启用了“ACCURATE_MODE”，它也无法检测旧FaceDetector API用来检测的面孔，我也想知道...
我正在使用 Vision 框架来检测面部方向。 VNFaceObservation 具有滚动和偏航属性，但遗憾的是没有俯仰属性。如何计算音高值？我需要检查一个人是否在寻找...
视觉框架（iOS）：VNDetectFaceLandmarksRequest 和 VNDetectFaceRectanglesRequest 有什么不同？
有两种不同的请求可用于 iOS 视觉框架的人脸检测任务：VNDetectFaceLandmarksRequest 和 VNDetectFaceRectanglesRequest。他们俩都返回一个arra...
https://developers.google.com/android/reference/com/google/android/gms/vision/face/FaceDetector.Builder 我在我的应用程序中使用上述谷歌服务进行人脸检测。我确定我的手机有
为什么Google android mlkit人脸检测在我戴上口罩时仍然可以检测到嘴部标志
安卓 实施“com.google.mlkit：文本识别：16.0.0” FaceLandmark嘴巴=face.getLandmark(FaceLandmark.MOUTH_BOTTOM); **if (mouth == null) { //*永远不会到达这里 *! }** 为什么谷歌
Mediapipe Face Mesh 地标可见性和存在属性值始终为 0
我正在使用 mediapipe 面部网格地标模型。我想要的是找到一张脸的 468 个地标，然后过滤掉任何具有被遮挡地标的脸。该模型具有这些属性定义...
如果用户创建了重复的帐户，如何检测用户的重复面部照片。 PHP 或 Js/Jq
我有一个使用电子邮件、手机号码和 DP 的用户帐户，我们拒绝单个用户重复创建帐户。但许多用户使用不同的手机号码和新的电子邮件 ID 创建重复的帐户。 怎么会...
如何在Python中使用OpenCV结合人脸检测和人脸训练？
我想将这两个代码组合起来只工作一次，当我运行save_detected_face.py时，代码在检测到OpenCV CascadeClassifier时将人脸保存到jpg文件中，保存到jpg文件后，...
dlib 人脸检测错误：不支持的图像类型，必须是 8 位灰度或 RGB 图像
我正在尝试通过首先检测脸部然后调整图像大小来从 Instagram 头像中裁剪出脸部。我正在读取存储在数据框中的所有图像，然后创建...
我使用 opencv_trainedcascade.exe 训练了脸部。我有一系列不同阶段的 xml 文件。 每个 xml 文件都有内部节点和 leafVlaues，其中之一如下所示。 我使用 opencv_trainedcascade.exe 训练了面部。我有一系列不同阶段的 xml 文件。 每个 xml 文件都有内部节点和 leafVlaues，其中之一如下所示。 <?xml version="1.0"?> <opencv_storage> <stage0> <maxWeakCount>3</maxWeakCount> <stageThreshold>-1.3019366264343262e+000</stageThreshold> <weakClassifiers> <_> <internalNodes> 0 -1 2711 -2099201 -2623493 -774797061 -2162625 -827343685 -5535541 -1163949377 -21761</internalNodes> <leafValues> -9.2679738998413086e-001 6.0445684194564819e-001</leafValues></_> <_> <internalNodes> 0 -1 1533 -252379683 -203697739 1410462197 1435881947 -74449473 -1147414357 1510080511 -1</internalNodes> <leafValues> -9.1606438159942627e-001 6.2200444936752319e-001</leafValues></_> <_> <internalNodes> 0 -1 917 -42468780 -11479728 -745548289 -2371181 -23070497 -552607093 -74777633 -536871937</internalNodes> <leafValues> -9.2716777324676514e-001 5.4092508554458618e-001</leafValues></_></weakClassifiers></stage0> </opencv_storage> 我的疑问是 (1)那些stageThreshold、internalNodes和leafValues是什么意思？ (2)在实际的人脸检测中，级联分类器是如何使用的，我读了几篇关于Adaboost算法的论文。但我不太明白。 谢谢 在挖掘了Detection_based_tracker.cpp之后，现在我了解了internalNodes、leafValues和stagethreshold是什么以及它们是如何使用的。当我们查看 lbpcascade_frontalface.xml 时，我们会看到一个矩形列表。这些是经过训练的人脸图像的矩形（即这些区域具有独特的特征，可用于区分人脸和非人脸图像）。对于 lbpcascade_frontalface.xml 有 139 个矩形。 每个矩形的 x,y 点乘以一个常数以形成额外的三个矩形，因此一个矩形实际上代表四个矩形。 然后我会解释什么是internalNode。 <internalNodes> 0 -1 13 -163512766 -769593758 -10027009 -262145 -514457854 -193593353 -524289 -1</internalNodes> 前两个数字0 -1 代表左和右。我认为它们代表左叶值和右叶值。第三个是特征指标。如果我们将这 139 个矩形放入一个数组中，则该特征索引指的是数组索引。这意味着要代表哪个矩形。最后八个数字表示四个矩形的角点减法。这些是根据积分图像计算出来的，所以数字相当大。 但是我不太清楚 leafValues 是如何计算的，但是这些 leafValues 的总和与 stageThreshold 进行比较来决定是人脸还是非人脸。 这是我通过调试代码了解到的。 如果有人解释了 leafValues 是如何计算的，那将是我的查询的完整解决方案。 谢谢 价值观确实相当神秘。感谢您的挖掘，我对它们有了更多的了解。正如您正确指出的，internalNodes 中的第三个值是 featureIndex。在stage文件中，它是所有lbp特征的“绝对”索引。 在Cascade文件中，最后会附加一个特征图，描述特征的矩形。每个矩形实际上描述了一个 3x3 的网格，总共有 16 个交叉点。 Lbp 特征是用这 16 个点的灰度值计算的。 当深度 = 1 进行训练时，前两个值始终为 0 和 -1。它们对应于节点的子节点。值 > 0 表示它是内部节点，该值是下一个节点的索引。一个值< 1 means it is a leaf and the value is the negative index found in leaf values. (This can be found by examining the CvCascadeBoostTree::write method in the boost.cpp file in the opencv implementation) 叶子值是在 boosting 算法中计算出的每棵树的权重。通常使用 Gentile Adaboost。 最有趣的是internalNodes中剩余的8个值。 8 个 32 位数字一起形成一个包含 256 个条目的位图！因此，lbp 特征被视为具有 256 个可能值的分类数据，每棵树都有一个位图来决定特征是否处于活动状态。这使得决策树桩变得更加强大，因为决策边界不是线性的。
mtcnn批量处理可以检测人脸吗？我需要从 100 万张图像中检测人脸。 如果可能的话，请分享实现这一目标的方法。
Flutter：tflite_flutter 在 iPhone 上以调试模式运行，但不能以发布模式运行
我有一个正在运行的应用程序，可以使用它识别面孔。 因此，.tflite 模型在 Android 上完美运行。 我在 iOS 上遇到问题，其中应用程序在 d 中完美运行...