人脸和手部特征点检测

七月在线 2023-01-13 03:10:50

课时名称课时知识点
人脸和手部特征点检测什么是人脸特征点，和人体骨骼点的联系和区别是什么；传统人脸检测的缺陷与人脸特征点检测发展最新现状； 人脸匹配：1:1，1:n，1:N，M:N；如何平衡人脸数据库中数据分布不均匀的情况；手部特征点实时定位与检测；手部特征点在医学、安全等领域的广泛应用；实战项目： HRNet精准定位脸部特征点（Pytorch）
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基于人脸和手部关键点识别的疲劳驾驶检测源码
使用深度学习技术检测常见驾驶图片、视频和实时视频中的疲劳行为，识别其脸部和手部关键点特征等结果并记录，以防止交通事故发生，提供完整代码供大家学习。
OpenPose 1.7.0（身体、面部、手和脚估计的实时多人关键点检测库）
OpenPose代表了第一个在单幅图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。 特征 主要功能： 2D实时多人关键点检测： 15、18 或25 关键点身体/脚关键点估计，包括6 脚关键点。运行时对检测到的人数不变。 2x21-keypoint 手部关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 70-keypoint 人脸关键点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案，请参阅OpenPose 训练。 3D实时单人关键点检测： 来自多个单一视图的 3D 三角测量。 已处理 Flir 相机的同步。 兼容 Flir/Point Grey 相机。 校准工具箱：失真、内在和外在相机参数的估计。 单人跟踪以进一步加速或视觉平滑。 输入：图像、视频、网络摄像头、Flir/Point Grey、IP 摄像头，并支持添加您自己的自定义输入源（例如深度摄像头）。 输出：基本图像+关键点显示/保存（PNG，JPG，AVI，...），关键点保存（JSON，XML，YML，...），关键点作为数组类，
使用Create react在react js实现面部和标记检测+手势识别+手定位检测+实时分割+实时目标检测+人脸标记检测
使用Create react应用程序在react js上构建的网站/网页。 实现了以下功能 面部和标记检测 手势识别 手定位检测 实时分割 实时目标检测 人脸地标检测 人脸地标检测是一项计算机视觉任务，我们希望检测和跟踪人脸上的关键点。这项任务适用于许多问题。例如，我们可以使用关键点来检测人的头部姿势位置和旋转。这样，我们就可以追踪司机是否注意了 手势识别 手势识别是一种感知计算用户界面，允许计算机捕捉并将人类手势解释为命令。 手定位检测 手部姿势估计/检测的目的是从图像中预测手部关节的位置 身体分割 将图像中属于同一对象类的部分聚集在一起的任务。这个过程也称为像素级分类。换句话说，它涉及将图像（或视频帧）分割成多个片段或对象 依赖项：见文档
Body-Parts-Detection-master_人脸检测_SVM+HOG人脸检测_makingaux_BodyMaste
实现人脸检测，可以检测人脸，效果不凑哦
haar特征的手势检测（OpenCV）
基于OpenCV+vs2008的手势检测，检测英文字母A的手势，利用了OpenCV的haar特征级联分类器，效果可好
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