本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法

Wav2Lip-HD预训练模型第一个包，包含人脸检测模型，语音驱动面部模型等，用于数字人语音驱动面部及图像超分辨率

总览 注意：这是一个跟踪库，不是独立的头像伪造程序。 我也在开发的应用程序，该应用程序目前处于公开测试阶段。 该项目实现了基于MobileNetV3的面部标志检测模型。 由于Windows上的Pytorch 1.3 CPU推断速度非常低，因此该模型已转换为ONNX格式。 使用它可以以30-60 fps的速度运行，跟踪一张脸。 有四种模型，以不同的速度跟踪质量折衷。 如果有人好奇，这个名字就是在公海和看到面Kong的傻双关语。 没有更深层的意义。 您可以在找到最新的示例视频，其中显示了在不同噪声和光照水平下默认跟踪模型的性能。 用法 可以在找到基于VRM的头像动画的Unity项目示例。

驾驶疲劳是影响交通安全的重要因素之一，疲劳驾驶预警系统的研究是十分有必要的。针对面部特征精确定位及疲劳驾驶检测问题，提出眼、鼻和嘴部三组卷积值加权求和的算法，根据三者状态信息对实验结果影响程度设置不同的权重系数，构造疲劳监测模型。首先对拍摄的驾驶员图片进行人脸检测，获得面部图像，按比例对合成的卷积模板划分三部分器官区域，结合模板卷积的相关理论，采用多目标优化技术，然后对面部器官状态进行疲劳判断，并得到相应的判定结果。实验表明，综合眼、鼻和嘴部信息模板不同的权重系数，突出了重要器官区域的影响，提高了疲劳检测准确性和鲁棒性，为最终构建一种实时的、可靠的非接触式驾驶员监测系统提供了理论基础。

人类面部表情数据集（12万张表情照片） 一共有7类人类面积表情，分别是：悲伤、高兴、害怕、惊讶、平静、生气、厌恶。一个文件夹一类。表情识别模型训练的很好数据。

我们将看到如何使用dlib从图像中提取人脸嵌入并将其可视化。 在python笔记本中运行代码以生成嵌入。 #Run下面的命令以可视化tensboard。 将logdir路径替换为您的自定义路径 tensorboard --logdir = /用户/ anshu / meet-up / internship / recognition / face-embeddings / embeddings-logs / --port = 6006

面部特征的模式识别算法 线性判别分析（Fisher 线性判别） 支持向量机SVM 贝叶斯网络 隐马尔可夫模型及其基本问题 人工神经网络 模糊模式识别

sdm matlab代码用于面部对齐的SDM 这是Xiong和De La Torre（）提出的我的监督下降方法（SDM）的MATLAB实现，用于面部对齐。 在300W数据集上使用49个点（没有下颌点）训练了包含的模型。 培训代码包含在lib目录中。 培训应该是一个相当简单的过程。 培训功能包括： SDMInitModel-分配新的SDM模型 SDMAddDataMemoryFrugal *-这些功能以有效的内存方式收集训练和验证数据，以进行训练和参数选择。 SDMSolve-解决回归问题 SDMLayerXval-通过黄金搜索执行参数选择（用于选择正则化器） SDMFinalizeLayer-将最终的回归变量添加到SDM模型中。 查看这些功能以获取有关模型结构以及如何提供形状模型（平均形状）的详细信息。 运行代码 没有外部依赖关系或mex函数。 运行“ runDemo.m”应产生适合的示例。 执照 此代码不得用于商业目的。 该代码可自由用于个人，学术和研究目的。 但是，我们要求任何文件在重新分发时均保留我们的版权声明。 该软件按``原样''提供，不提供任何担保或保证。 我们对由此造成的

一个基于Python项目开发的源码，是一个人脸识别系统，主要是用来识别驾驶员的，同时还可以识别他当下的疲劳状态是否需要休息。学生可以用来做毕业设计。同样这个源码可以用在交警摄像头上，可以看看马路上是否有疲劳驾驶的司机，也可以用于高速收费站，毕竟高速上疲劳驾驶是一件非常危险的事情。源码压缩包直接上传了，下载即可运行。

matlab有些代码不运行疼痛回归 正则化面部验证网以进行疼痛强度回归 要求 我的Caffe（）。 如果您不想使用班级平衡采样（）进行训练，而又不想在训练期间观察皮尔逊相关（），则可以使用官方的Caffe。 Matlab， 具有CUDA支持的GPU， MTCNN脸部和脸部界标检测器（）。 回归结果与评估 我们在/results上传了由我们的算法生成的一些预测值。 您可以将它们加载到Matlab中，然后运行以获取各种指标下的性能。 训练 下载UNBC-McMaster肩膀疼痛数据集（）。 删除095-tv095\tv095t1afaff的黑色文件。 从或下载预训练的面部验证模型。 通过来检测并对齐数据集中的人脸。 通过和为Caffe的ImageData图层创建列表（用于交叉验证）。 将创建的所有文件夹复制到./prototxt/并运行。 训练所有25倍交叉验证大约需要4-6个小时。 验证 用于从25倍交叉验证中提取结果（因为当检测器无法在图像中找到人脸时，我没有编写逻辑）。 通过获得表演。 我们鼓励将来的工作使用建议的新评估指标wMAE和wMSE 。 评估代码在中。 EmotionNet