https://github.com/hysts/anime-face-detector

超人梭子鱼 UltraFaceBarracuda是一个Unity示例项目，显示了如何在Unity 上运行脸检测神经网络模型。 有关UltraFace（“ Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB”）模型的详细信息，请参见。 系统要求 统一2020.2 梭子鱼1.3.0 样例场景 静态图像测试 StaticImageTest使用给定的单个图像运行面部检测模型。 它使用Unity UI系统可视化边界框，该边界框显示了如何通过简单的C＃脚本使用检测结果。 网络摄像头测试 WebcamTest使用来自与UVC兼容的视频捕获设备（网络摄像机，HDMI捕获等）的视频流来运行面部检测模型。 它使用间接绘图来绘制边界框-换句话说，它可以可视化检测结果，而无需GPU-to-CPU的回读，因此它可以以高性能的方式运行。 您还可以设置纹理来装饰边框。

人脸检测器（移动版） 该应用程序是用React Native编写的面部检测应用程序的移动版本

haar特征代码matlab 中提琴琼斯人脸检测器 Viola Jones 人脸检测算法的实现 实现的 Viola Jones Detector：采用了 5 个 Haar 类型的特征：其中 haar==1 :5。 这是在calculatehaar.m 文件中定义的。 integerImg.m 函数计算随着 harr 特征的尺寸变化所取点的积分值。 haar 维度根据命令行 haarX = dimX:dimX:window-pixelX 和 haarY = dimY:dimY:window-pixelY 在窗口大小 pixelX = 2:window-dimX 和 pixelY = 2:window-dimY 中更改。 图像权重通过除以 1/(facesize+nonfacesize) 进行归一化，其中人脸大小是人脸图像的数量，非人脸是非人脸图像的数量。 图像权重在 adaboost 函数中根据误报和漏报进行更新。 Adaboost 根据它生成的 harrVal 为所有正确的捕获分配一个捕获值 1。 分类器权重也会根据错误进行更新，新的图像权重会传递给主脚本。 获得的弱分类器为 221

人脸识别 使用世界上最精确的面部对齐网络从Python检测面部标志，该网络能够检测2D和3D坐标中的点。 使用基于深度学习的最新人脸对齐方法进行构建。 注意： lua版本可用。 对于数值评估，强烈建议使用lua版本，该版本使用与本文评估的模型相同的相同模型。 不久将添加更多型号。 产品特点 检测图片中的2D面部地标 import face_alignment from skimage import io fa = face_alignment . FaceAlignment ( face_alignment . LandmarksType . _2D , flip_input = Fa

这是用于获取 res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel 的训练过程的简要说明。该模型是使用 SSD 框架创建的，使用 ResNet-10 之类的架构作为主干。 ResNet-10 卷积层中的通道数 w

我们的工作已经发表在“模式识别”信函中。 发言题目：地标制导的独立时空通道注意和基于互补上下文信息的面部表情识别 我们建议的FER框架： 使用GRADCAM的FEDRO图像的激活图如下所示： 下面显示了我们从FERPLUS数据集中合成的蒙版人脸图像的示例： 下面显示了在Baseline3，RAN和FERPlus上我们的蒙版人脸图像模型之间使用GRADCAM绘制的激活图的比较： 注意：我们的训练有素的模型检查点将在发布后提供。 引文：@article {gera2020landmark，标题= {Landmark Guidance独立的时空通道注意力和基于互补上下文信息的面部表情识别}，作者= {Gera，Darshan和Balasubramanian，S}，journal = {arXiv预印本arXiv：2007.10298}，年份= {2020}} 致谢：我们将

mask_face_detector