学习卷积神经网络的面部反欺骗 “”论文的实现 结果 CASIA内测 原始数据集：或（密码：h5un） 规模 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 吝啬的 开发EER 0.1094 0.0408 0.0346 0.0339 0.0670 0.0571 测试HTER 0.1033 0.0492 0.0568 0.0675 0.0875 0.0729 测试EER 0.0923 0.0461 0.0578 0.0665 0.0790 0.0683

One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees.pdf

python3.6，dlib 19.7.0,opencv-cp36,face_recognition-1.2.3，本软件包是开发face_recognition的经典组合，我经过win7,win10环境，64位，非常顺利。

对抗性纠缠的视听表示形式的会说话人脸生成 在这项工作中，我们提出了Disentangled Audio-Visual System (DAVS)来解决任意主题的说话人脸的生成问题，该目的是合成与给定语音语义相对应的一系列人脸图像，并以不受约束的语音音频或视频为条件。 要求 （我们使用版本0.2.0） 生成测试结果 下载预训练的模型 Create the default folder " checkpoints " and put the checkpoint in it or get the CHECKPOINT_PATH 可在名为文件夹中找到测试样本。 这是来自数据集的预处理样本。 运行测试脚本以从视频生成视频： python test_all.py --test_root ./0572_0019_0003/video --test_type video --test_au

使用pyqt5自制的电脑版的简易相机,可以打开电脑自带和外接的摄像头,带人脸检测和拍照功能，点击拍照后，照片会保存在文件的同目录下。点击exe文件运行即可。

通过隐式模块化视听表示进行姿势可控的会说话脸生成（CVPR 2021） ，孙亚生，，，和。 | | 我们提出了可姿势控制的视听系统（PC-AVS） ，该系统可在驱动带有声音的任意说话的面部时实现自由姿势控制。 代替从音频中学习姿势运动，我们利用另一个姿势源视频来仅补偿头部运动。 关键是设计一种隐含的低维姿势代码，该代码不包含嘴巴形状或身份信息。 通过这种方式，将视听表示模块化为三个关键因素的空间：语音内容，头部姿势和身份信息。 要求 使用Python 3.6和 1.3.0。 基本要求在“ requirements.txt”中列出。 pip install -r requirements.txt 快速入门：生成演示结果 下载预训练的检查点。 创建默认的文件夹./checkpoints并解压demo.zip在./checkpoints/demo 。 其中应该有5 pth 。 解压缩mi

人脸检测演示（Flask应用） 这是一个非常简单的Flask应用，可让用户上传图片并检测图片中有多少张脸（如果有的话）。 在Heroku上托管 尝试。 使用以下命令生成pipfile： pipenv install opencv-contrib-python pipenv install Flask pipenv install gunicorn pipenv install numpy 添加以下buildpack： 并包含要安装的apt软件包名称的Aptfile 码头工人 基于以下内容的Docker容器： : 要构建docker映像并在本地运行： cd face_det

人脸识别 通过深度学习实现的人脸检测和识别系统。 人脸数据集 非人脸数据集 带有滑动窗口的人脸检测

matlab多人人脸识别代码面对一切 人脸检测对齐识别重建基于github上的一些项目，旨在构建最先进的人脸系统。 目前重构不可用，代码不优雅。 参考 项目 纸 特征 mtcnn align casia 数据集（cpp 实现 matlab cp2tform） 455594张图片algin 453078成功，耗时约1.11小时，希望有人能提高检测率，减少运行时间。 对齐示例 失败的例子 合二为一，mtcnn检测，openpose对齐，cln跟踪和球面识别 安装 要求 OpenCV (>=3.0) 提升 (>=1.63) CUDA (>=8.0) 符合 安装所有要求 git 克隆 将 CMakeList.txt 中的第 44 和 45 行更改为您的 spherecaffe 对应目录 cd face-everthing && mkdir build && cd build && make -j4 运行示例 下载训练好的模型（代码：juk3） 修改example/mtcnn_align_dataset.cpp，把输入参数改成你的 修改example/all_in_one.cpp，把输入参数改成

调用Face++人脸检测免费API进行人脸检测，并绘制出人脸框