面部关键点检测-数据集面部关键点检测-数据集下载

weixin_39820835 2023-01-24 08:30:13

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文章目录前言一、数据介绍1. kaggle比赛介绍2. 数据集介绍二、数据清洗1. 数据集清洗2. 数据可视化三、模型训练和测试结果前言人脸关键点检测是人脸后续处理算法的基础。在本文，基于kaggle的关键点检测的挑战赛尝试了对人脸15个关键点进行检测。一、数据介绍 1. kaggle比赛介绍本文章的数据来自五年前kaggle比赛中检测面部关键点的比赛。当时比赛的目的希望通过人脸的关键点检测实现: 1. 实现对视频和图像中的人脸的追踪 2.分析面部表情 3. 检测畸形面部体征以进行医学诊断 4.

facial_keypoint 用于面部关键点检测的Kaggle数据集。清理数据，将图像列分离出一个数组以读取RGB值，然后将数据集分为X和Y值进行学习，使用20％的比例进行测试。最后，实现了一个具有三个卷积层和两个密集层以及最终密集层作为输出的卷积神经网络。尚未实施：Tensorboard以提高模型的准确性和损失。

基于深度学习的人脸检测技术研究人脸与关键点检测概述人脸检测-- 找出图像中的所有人脸位置，通常用一个矩形框 Input(img) output( N*(X,Y,W,H) ) 人脸关键点检测人脸关键点检测也称为人脸关键点、定位或者人脸对齐定位出人脸面部的关键区域位置： 1、眉毛 2、眼睛 3、鼻子 4、嘴巴 5、脸部轮廓等。人脸检测的应用人脸检测开源数据集人脸关键点：LS3D-...

面部关键点检测项目概况该项目结合了计算机视觉技术和深度学习架构，以构建面部关键点检测系统。面部关键点包括脸部的眼睛，鼻子和嘴周围的点，并在许多应用中使用。这些应用程序包括面部跟踪，面部姿势识别，面部过滤器和情感识别。该项目在四个Python笔记本中分为几个主要部分：笔记本1 ：加载和可视化面部关键点数据笔记本2 ：定义和训练卷积神经网络（CNN）以预测面部关键点 笔记本3 ：使用Haar级联和训练有素的CNN进行面部关键点检测笔记本4 ：趣味过滤器和关键点用途这是Udacity的计算机视觉纳米学位的一个项目许可：该项目根据MIT许可的条款许可。

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