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Does Dlib's MLP implementation have any restriction?

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问题 I am training a simple MLP (8 units in the input layer, 50 units in the hidden layer) using C++ DLib with the following 89 samples as training data: float template_user[89][8]={ {0.083651,0.281587,0.370476,0.704444,0.253865,0.056415,0.002344,0.465187}, {0.142540,0.272857,0.376032,0.740952,0.591501,0.227614,0.000000,0.832224}, {0.095625,0.258750,0.447500,0.779792,0.449932,0.000964,0.035104,0.606591}, {0.115208,0.181250,0.478750,0.797083,0.491855,0.015824,0.011652,0.649632}, {0.107436,0.166026

Ubuntu搭建face_recognition环境

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https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/README_Simplified_Chinese.md https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf ubunt18.04 apt-get update -y apt-get upgrade -y apt install git sudo apt-get install git $ git --version apt-get install build-essential sudo apt-get install ia32-libs apt-get install cmake $ /usr/bin/c++ --version cmake --version cmake version 3.10.2 git clone https://github.com/davisking/dlib.git cd dlib mkdir build; cd build; cmake ..; cmake --build . 等待...... root@opencv-learn-pc2:~# cd dlib/ root@opencv-learn-pc2:~/dlib# ls build dlib

In Dlib how do I save image with overlay?

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问题 I'm trying to modify Dlib's face detection example to save an image with detections to a file since I'm using a server without GUI. So far I have only figured how to save the image but not the overlay. How do I save both to the same file? //win.add_overlay(dets, rgb_pixel(255,0,0)); save_png(img, "detected.png"); 回答1: You can call draw_rectangle on the image before saving it. 回答2: Try this: dlib::draw_rectangle() Example: dlib::draw_rectangle(rect_image, rect, dlib::rgb_pixel(255, 0, 0), 1);

Detecting face landmarks points in android

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问题 I am developing app in which I need to get face landmarks points on a cam like mirror cam or makeup cam. I want it to be available for iOS too. Please guide me for a robust solution. I have used Dlib and Luxand. DLIB: https://github.com/tzutalin/dlib-android-app Luxand: http://www.luxand.com/facesdk/download/ Dlib is slow and having a lag of 2 sec approximately (Please look at the demo video on the git page) and luxand is ok but it's paid. My priority is to use an open source solution. I have

anaconda 安装dlib(不用CMake和Vs)

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直接执行下面吗命令即可,如果出现报错,可以重新建立一个环境就行 conda install -c conda-forge dlib 引用地址: https://github.com/conda-forge/dlib-feedstock 网上的其他办法,也能安装成功,但是python版本会强制降为2.7,所以不推荐使用 conda install -c menpo dlib 引用地址: https://anaconda.org/menpo/dlib 来源： CSDN 作者：風之峽谷链接： https://blog.csdn.net/u013329535/article/details/103613283

虹软最新版 python 接口完整版

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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 虹软最新版 python 接口完整版当前开源的人脸检测模型,识别很多,很多小伙伴也踩过不少坑。相信不少使用过dlib和facenet人脸识别的小伙伴都有这样的疑惑，为什么论文里高达99.8以上的准确率，自己实际使用下来的准确率却并不好，甚至用来落实到百人以内的人脸识别，都经常出现误识别现象，造成这样的现象最主要的原因来自于训练人脸识别模型的样本和国内人脸有差距。因此，这些看似准确率很高的模型，直接拿来做项目使用是不行的，测试两种模型在使用几百人的考勤图片上的表现，准确率上dlib和facenet 都很不理想。综合比较，发现使用虹软的人脸识别接口是目前开源，在国内人脸识别准确度上最好的选择。遗憾的是当前虹软暂时没有提供python 接口代码，目前网上也有部分使用python调用虹软接口的案例，但是类似文章千篇一律，基本都是同一个代码，反复转载，也并没有能一个完整调用虹软全部功能的python接口，函数名称也随意定义并不好记，使用pycharm 开发也没有类函数成员代码编写提示，代码部分不合理的地方也重复出现… 实在是不能忍受当前已发布的python api 接口参差不齐的现象，为此，特意用了几天时间将虹软当前版本的全部功能写出一个完整好用的python api接口。出发点本质上python接口是使用

How to get 3D coordinate Axes of head pose estimation in Dlib C++

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问题 Dlib C++ can detect landmark and estimate face pose very well. However, how can I get 3D coordinate Axes direction (x,y,z) of head pose? 回答1: I was also facing the same issue, a while back ago, searched and found 1-2 useful blog posts, this link would get you an overview of the techniques involved, If you only need to calculate the 3D pose in decimal places then you may skip the OpenGL rendering part, However if you want to visually get the Feedback then you may try with OpenGL as well, But I

dlib installation on Windows 10

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问题 I want to use dlib with python for image recognition. I have the python app running great with OpenCV on Windows 10, but when I want to install dlib from the cmd it gives me this following error : error: Cannot find cmake, ensure it is installed and in the path. You can install cmake using the instructions at https://cmake.org/install/ You can also specify its path with --cmake parameter. What should I do? 回答1: Install Dlib from .whl Dlib 19.7.0 pip install https://pypi.python.org/packages/da

人脸算法测试

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人脸算法测试本次测试主要测试: Dlib人脸检测 c++ 基于SSD 框架的 ResNet-10 restnet face c++ 基于caffe 框架的MTCNN人脸检测 c++ 基于mxne框架的insightFace人脸识别模型 python 基于Troch的openface模型 c++ 实验所用的机器 (Intel® Core™ i7-6700K CPU @ 4.00GHz × 8 GeForce GTX 1060 6GB/PCIe/SSE2) Dlib(C++) 使用的是Dlib自带d人脸检测,由于原始算法没有采用Dlib人脸识别,因此只测试了Dlib人脸检测 Dlib 代码参考数据库像素大小检测数正确率检测平均耗时 landmark 模式 cpu 1987 960x540 1336 67.23% 43.3ms 68 Release 注: 使用的Release 模式, Debug模式下,耗时很长测试代码见本文件夹TestDlib Restnet face (C++ ) opencv 的sample使用的模型, Caffe框架, SSD framework using ResNet-10 restnet face 到官网下载模型文件 deploy_lowres.prototxt 和download_weights.py的文件,运行得到res10_300x300

深度学习项目——基于卷积神经网络（CNN）的人脸在线识别系统

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基于卷积神经网络（CNN）的人脸在线识别系统　　本设计研究人脸识别技术，基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统，系统将由以下几个部分构成：制作人脸数据集、 CNN 神经网络模型训练、人脸检测、人脸识别。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。关键词 : 神经网络；图像处理；人脸检测；人脸识别； TensorFlow ；模型训练一、设计目标 1.掌握人脸识别原理； 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程； 4.掌握常用图像处理技术；设计内容与要求 1.完成基于卷积神经网络的人脸在线识别系统算法设计； 2.完成基于卷积神经网络的人脸在线识别系统模型训练； 3.检测并且识别出人脸；二、制作人脸数据集 2.1、制作我的人脸数据集　　人脸检测出人脸位置，返回坐标、尺寸把脸用数组切片的方法截取下来，把截取的小图片保存下来作为数据集。本系统获取本人的人脸数据集 10000 张，使用的是 dlib 来识别人脸，虽然速度比 OpenCV 识别慢，但是识别效果更好。其中，人脸大小： 64*64 。 2.2、主要步骤（ 1 ）加载 dlib 机器学习的开源库（ 2 ）图像预处理 cvtColor （灰度化）。（ 3 ）使用 dlib 自带的 frontal_face_detector 进行特征提取。（ 4 ）

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