face-recognition

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    tracking.js使得在<img>上檢測臉部相當容易。他們有這個wonderful hello world example,但我想知道是否有人想出如何檢測一個<canvas>元素的臉。 我想: var canvas = document.getElementById('canvas'), context = canvas.getContext('2d'), img = img = cont

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    我正在嘗試dlib進行人臉識別。但是當我執行程序時,我有一個與skimage的錯誤。有人能幫助我嗎?我已經嘗試解決這個問題,但我不能 from skimage.io import imread import sys import os import dlib import glob import numpy if len(sys.argv) != 4: print( "

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    我正在使用Microsoft Face API來構建使用Electron的面部識別桌面應用程序。現在我可以檢測人臉,並創建一個個人組,但遇到這樣的錯誤,當我嘗試和一個人添加到我的人團: {"error":{"code":"BadArgument","message":"Request body is invalid."}}, 其標記爲我的控制檯上的錯誤400錯誤請求。 這是API頁關於如何使用

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    我正在開展一個項目,我不確定我想購買相機的最低要求是什麼。 - 我需要一個實時具有人臉檢測功能的相機,我們不想拍攝圖像來處理它,我們需要預先識別人臉,就像iPhone的相機一樣。這是該項目中最重要的功能。 - 我想知道什麼是人臉檢測推薦的圖像質量。 - 我想知道在服務器端使用不同軟件進行圖像檢測的處理時間是多少。 謝謝你的幫忙! PS:如果你可以推薦一款相機型號,那就太完美了!

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    我試圖從用戶動態訪問file_name,然後將它傳遞給videoCapture(file_name)然後處理它。 代碼: import cv2 import numpy as np import os import sqlite3 import pickle from PIL import Image import sys faceDetect = cv2.CascadeClas

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    我正在嘗試使用dlib來查找地標。所以,我用HELEN數據集擬合我的模型,從here下載了2000個項目。但準確度非常低。但是當我使用shape_predictor_68_face_landmarks.dat的準確率很高。我讀過Kazemi論文並將nu設置爲0.1,深度= 4,oversampling_amount = 20,但它仍然工作得很糟糕。怎麼了?

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    我正在構建用於人臉識別的卷積神經網絡(CNN)模型。 作爲培訓數據收集的第一步,培訓,灰度或RGB的最佳圖像格式是什麼? 我已經經歷過幾篇文章,說灰度圖像最適合人臉識別,但還沒有得到令人滿意的信息,爲什麼呢? 對於這種方法,使用灰度相比RGB有什麼優勢? 對於人臉識別模型,需要有顏色信息還是灰度轉換時會丟失圖像中的有用信息? 預測精度各不相同? Thanks in

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    我試圖通過微軟使用Python 3.2 我遇到下面的錯誤分析通過情感API視頻: b'{ "error": { "code": "Unauthorized", "message": "Access denied due to invalid subscription key. Make sure you are subscribed to an API you are trying to call

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    我正在使用Philipp Wagner的視頻中的面部識別,我更新了與opencv 3.2一起工作的代碼,之後我真的很難創建合適的人臉數據庫,但接下來我的問題是如何給出價值爲未知的人?到目前爲止,當我運行我的代碼時,它給了我的數據庫中的未知人員一個值,對我自己使用「0」,對另一個人使用「1」。我如何將它設置爲「-1」,例如對於未知的主題?這是我的代碼到目前爲止,我嘗試使用閾值,但沒有得到任何結果。

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    我使用「haarcascade_frontalface_default.xml」爲人臉A識別了472個獨特圖像。 雖然我正在嘗試爲同一個人A檢測相同的圖像,而我已經訓練了相同的圖像獲得了20%到80%的自信,但對我來說這很好。但是,我對人B的信心也有20%到80%的提高,我沒有將它包括在培訓圖像中。爲什麼在我進行人臉檢測時它發生在人B上? 我使用python 2.7和OpenCV 3.2.0-de