人脸 图像dcgan
图像语义分割的图片标注及标注图片的读取 --- labelme
labelme的安装 1：先打开anaconda prompt 命令行创建一个虚拟环境： conda create --name labelme python=3.6 conda create -n lab python=3.6 2:激活虚拟环境： conda activate lab 3:安装la ......
人脸识别中对比学习的损失函数（演化进程）
参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40775212 https://blog.csdn.net/yiran103/article/details/83684613 1.softmax 在初期，人脸识别模型通常使用softmax损失函数，其实就是在超平面上进行分类划分 ......
深度学习---图像目标检测网络
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
Recognize Anything:一个强大的图像标记模型
Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对。RAM的开发过程包括四个关键阶段: 通过自动文本语义解析获得大规模的无标注图像标签。 结合标题和标注任务，训练一个自动标注的初步模型。该模型由原始文本和解析后 ......
浅析AI视频智能分析系统人脸检测算法的应用与特点
AI人脸检测算法可以提取人脸和服装的特征，并将其分类为有用的类别，例如性别、年龄和服装颜色。通过搜索这些丰富的属性信息，可以帮助我们轻松找到目标人物，比如通过人脸以图搜图、人脸布控等等。 如何搭建重点部位人脸识别动态布控系统？ 通过TSINGSEE青犀视频AI智能分析系统，构建具有动态人脸识别自动预 ......
拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介。
对于多图像的多曝光融合，在相机的应用中较为广泛，我们同时也可以认为这是另外一种的HDR算法，目前能够找到最为详细的和效果还不错的也包含本文所描述的 ......
FFMPEG--使用Filter实现YUV图像翻转
工具：ffmpeg过滤器模块相关过滤器，其创建过程如下：创建一个过滤器节点，如overlay：avfilter_get_by_name(“overlay”);创建一个过滤器上下文并将其添加到FilterGraph上，如：avfilter_graph_create_filter(&overlayFil ......
图像复原
图像的退化和复原过程模型 什么是退化？ 是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低的现象 引起退化的原因： 成像系统的散焦 成像设备与物体的相对运动 成像器材的固有缺陷 外部干扰等 图像复原和图像增强并不是相同的概念，图像复原更注重于对于客观的还原，而图像增强是为了特定效果和特征的图像 图像复 ......
基于AutoEncoder自编码器的人脸识别matlab仿真
1.算法理论概述 人脸识别是计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是从图像或视频中准确地识别和识别人脸。传统的人脸识别方法通常基于特征提取和分类器，但面临特征选择和计算复杂度等问题。近年来，深度学习技术的发展为人脸识别带来了新的突破。本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的人脸识别算法，该算法 ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型
续 基于开源模型的实时人脸识别系统 进行人脸识别首要的任务就是要定位出画面中的人脸，这个任务就是人脸检测。人脸检测总体上算是目标检测的一个特殊情况，但也有自身的特点，比如角度多变，表情多变，可能存在各类遮挡。早期传统的方法有Haar Cascade、HOG等，基本做法就是特征描述子+滑窗+分类器，随 ......
关于机器学习的卫星图像分类
基于机器学习的卫星图像分类 一.选题背景 过去几年见证了遥感（RS）图像解释及其广泛应用的巨大进展。随着 RS 图像变得比以往任何时候都更容易访问，对这些图像的自动解释的需求也在不断增加。在这种情况下，基准数据集是开发和测试智能解释算法的基本先决条件。在回顾了RS图像解释研究界现有的基准数据集之后， ......
给采集视频的增加人脸
1 static void Main(string[] args) 2 { 3 Mat frame = new Mat(); 4 var Capture = new VideoCapture("http://192.168.1.3:4747/video?1280x720"); // 这里是Droid ......
基于深度学习的图像识别技术研究
基于深度学习的图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它已经在多个领域取得了巨大的成功。下面是关于这一技术研究的一些重要方面： 1. 卷积神经网络 (CNNs)： CNNs 是深度学习中用于图像识别的基本工具。它们模拟了人类视觉系统的工作原理，通过一系列卷积和池化层来提取图像中的特征。 2. ......
TSINGSEE青犀AI视频分析/边缘计算/AI算法·人脸识别功能——多场景高效运用
通过对摄像头中的人脸进行实时分析，系统可以自动发现和识别特定目标人物，提高监控系统的效能，在社区管理与一网统管场景中应用十分广泛。 ......
Python从0到1丨详解图像锐化的Sobel、Laplacian算子
本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十八.图像增强及运算篇之图像锐化Sobel、Laplacian算子实现边缘检测》，作者： eastmount 。 一.Sobel算子 Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值，根据图 ......
图像识别的进步：从单标签到多标签分类
图像识别的进步：从单标签到多标签分类 随着深度学习技术的不断发展，图像识别的能力也在持续提升。从传统的单标签分类到如今的多标签分类，图像识别技术已经取得了显著的进步。本文将探讨图像识别的最新进展以及所面临的挑战。 一、图像识别的基本原理 图像识别主要依赖于深度学习技术。深度学习模型通过构建深度神经网 ......
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 原文出处：拓端数据部落公众号 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 近年来，GAN一直是研究 ......
ICCV 2023 Oral | 突破性图像融合与分割研究：全时多模态基准与多交互特征学习
前言 本篇文章介绍来自大连理工大学的论文Multi-interactive Feature Learning and a Full-time Multi-modality Benchmark for Image Fusion and Segmentation，收录于 ICCV 2023 Oral，研 ......
2023年中国信通院铸基计划“文本图像篡改检测系统技术规范”研讨会成功召开
2023年中国信通院铸基计划“文本图像篡改检测系统技术规范”（简称“规范”）研讨会于2023年8月16日在中国信息通信研究院成功召开，来自中国信息通信研究院、上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）、华南理工大学、中国科学技术大学、深圳大学、中国图象图形学会等企业、高校及研究机构的代表线下线 ......
【图像格式】YUV,RGB与HSV图像格式简述
# 主流图像存储格式 参考文章：[一文读懂 YUV 的采样与格式 - 知乎 (zhihu.com)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/113122344) RGB颜色编码，每个像素点都有红，绿，蓝三个原色，其中每种原色都占用8bit，即1个字节，那么一个像素点也就占用24b ......
python-docx：在保持秩序的同时循环访问段落、表格和图像
def iter_block_items(parent): """ Generate a reference to each paragraph and table child within *parent*, in document order. Each returned value is an ......
医学图像分割常用Loss
# 分割loss ## 1. CE Loss（交叉熵损失函数） ### 1. 二分类 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，对于每个类别我们的预测得到的概率为`p`和`1-p`，此时表达式为（`log`的底数是 `e`： $$ L=\frac{1}{N} \sum_i L_i=\fra ......
单应矩阵及图像拼接的延申
最近在研究两个相机的图像拼接问题。偶然读到了一篇博客，突然发现这篇博文的作者功力相当深厚，对单应矩阵和深度图像的研究都很独到。 特此记录以下：https://zhuanlan.zhihu.com/p/636135357 https://zhuanlan.zhihu.com/p/608660362 附 ......
2023-09-05：请用go语言编写。一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组arr里， 每个像素点的取值范围[0,s]的整数， 请你给图像每个像素点值加上一个整数k（可以是负数）， 像素值会
2023-09-05：请用go语言编写。一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组arr里， 每个像素点的取值范围[0,s]的整数， 请你给图像每个像素点值加上一个整数k（可以是负数）， 像素值会自动截取到[0,s]范围， 当像素值s，会更改为s， 这样就可以得到新的arr，想让所有像素点的平均 ......
c++ opencv 16bit tiff图像学习笔记
1、读取图像基本信息：长、宽、通道数、灰度最大值、最小值、均值、方差值和灰度直方图 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 读 ......
探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅
# 探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅 # 1. 简介 ## 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景 ......
新一代AI换脸和人脸增强软件及使用教程！facefusion
又有新东西咯！ 编辑切换为居中 添加图片注释，不超过 140 字（可选） roop停更了，核心开发者独立发布了一个项目，就是这个叫facefusion的项目。官方介绍为下一代的人脸交换和增强软件。 这是官方预览图，又红又紫，确实有点fusion的感觉。 编辑切换为居中 添加图片注释，不超过 ......
【转】对神经网络与图像识别的好奇
虽然我是个学Java的，但是今天看到人工智能的图像识别系统，不得不让我感到震惊与好奇，我学编程有两大爱好，一就是搞出个自己的大的系统，二就是研究AI，但是两者不能并肩，不然学的东西太多了。但是作为了解我推荐下下面的关于图像分析类的论文阅读：[论文阅读]When Does Label Smoothin ......
前端实现人脸识别
# 前端实现人脸识别 ## 引言： 灵活的调用硬件配置是原生开发的长项，在我接触到与人脸识别相关的项目的时候，第一时间想到的就是hybrid形式借助原生app或是第三方平台客户端API去实现，最近的项目便是借助原生app混合开发来完成人脸识别。借助该形式实现人脸识别的总体流程是：app端开启摄像 ......