标签: face-recognition

关于camera2人脸识别机制的信息不足.我使用了Google的Camera2示例: android-Camera2Basic

我将人脸识别模式设置为FULL.

mPreviewRequestBuilder.set(CaptureRequest.STATISTICS_FACE_DETECT_MODE,
                                    CameraMetadata.STATISTICS_FACE_DETECT_MODE_FULL);

我也查了一下

STATISTICS_INFO_MAX_FACE_COUNT并且STATISTICS_INFO_AVAILABLE_FACE_DETECT_MODES:

int max_count = characteristics.get(
CameraCharacteristics.STATISTICS_INFO_MAX_FACE_COUNT);
int modes [] = characteristics.get(
CameraCharacteristics.STATISTICS_INFO_AVAILABLE_FACE_DETECT_MODES);

输出:maxCount:5,模式:[0,2]

我的CaptureCallback:

 private CameraCaptureSession.CaptureCallback mCaptureCallback
 = new CameraCaptureSession.CaptureCallback() {

    private void process(CaptureResult result) {
                Integer mode = result.get(CaptureResult.STATISTICS_FACE_DETECT_MODE);
                Face [] faces = result.get(CaptureResult.STATISTICS_FACES);
                if(faces != null && mode != null)
                    Log.e("tag", "faces : " + faces.length + " , mode : " + mode ); 
    }

    @Override
    public void onCaptureProgressed(CameraCaptureSession session, CaptureRequest request,
                                    CaptureResult partialResult) {
        process(partialResult); …

我想使用Face Unlock作为我的应用程序的第二个因素,因为我的大多数用户都不会使用密码锁定他们的手机.

是否有Android API可以在Android应用中集成Face Unlock？

有用于照片识别的人脸检测API,但我找不到可用于离线场景的API,特别是在应用程序中的其他因素.

如果你需要一个真实世界的例子,假设这是一个密码管理器,或者电话将被借给孩子......并且所有者永远不会锁定电话.面部解锁将确保他们需要私密的东西.

我正在开发面部认证的C++应用程序.首先,我必须检测面部并预处理图像.

1. 对于面部检测,我使用了HaarCascadeClassifier.问题是这个工具或这个算法给了我一个面部区域,由一个小大的矩形检测到,它可以吸收头发和一些背景.有没有解决方案来改变这个矩形的尺寸？我用了"frontalfacecascaadclassifier.xml".
2. 对于面部预处理,我希望完全像这种技术进行面部对齐.我将如何实现这一目标？

有人能指出一些面部识别库和算法的正确方向吗？我试过搜索/谷歌搜索,但我主要找到论文和很少的真实软件.

是否有用R统计语言编写的人脸识别算法？如果没有,请提供我可能开始将其他算法转换为R的指导.

任何人都可以建议我在Java中使用开源人脸识别框架吗？

我正在尝试在Android上开发一个Face Recognition应用程序,因为我不想在项目上使用NDK(只是没有时间切换),我坚持使用Java开发整个应用程序,因此我遇到了一些问题:

1. 似乎Contrib模块不包含在OpenCV 2.4.2中.无论如何在项目中使用它？

2. 我尝试使用JavaCV来使用Contrib Module的"FaceRecognizer"类.有两个类可用,称为"FaceRecognizer"和"FaceRecognizerPtr".有谁知道这两者之间的区别是什么？

3. 上面提到的类有一个叫做"Train"的方法,它在(C++中)接收两个类型为"Mat&Integer"(model->train(images,labels) & train(Vector<mat> theImages, Vector<int> theLabels)的向量.我尝试ArrayList<mat> & ArrayList<integer>在Java中传递它们和向量,但似乎该方法明确接受"CvArr"数据类型,我不知道如何获取...这是错误:

opencv_contrib.FaceRecognizer类型中的方法train(opencv_core.CvArr,opencv_core.CvArr)不适用于参数(ArrayList,ArrayList)

有谁知道如何将我的ArrayList更改为CvArr？

这是我的第一篇文章,我不确定是在一个帖子还是在三个帖子中提出所有三个问题,对于给您带来的任何不便表示遗憾...如果您需要有关该项目的任何其他信息,请随时提出.

在我的应用程序中，我尝试使用Open CV在特定图像上进行人脸识别，这里我首先训练一个图像，然后在训练该图像后，如果我在该图像上进行人脸识别，则它成功地识别出该训练过的人脸。但是，当我转向同一个人的另一张照片时，识别不起作用。它仅适用于经过训练的图像，所以我的问题是如何纠正它？

更新：我要做的是用户应该从存储中选择一个人的图像，然后在训练了所选图像之后，我想从存储中获取与我训练过的图像相匹配的所有图像。

这是我的活动课：

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    private Mat rgba,gray;
    private CascadeClassifier classifier;
    private MatOfRect faces;
    private ArrayList<Mat> images;
    private ArrayList<String> imagesLabels;
    private Storage local;
    ImageView mimage;
    Button prev,next;
    ArrayList<Integer> imgs;
    private int label[] = new int[1];
    private double predict[] = new double[1];
    Integer pos = 0;
    private String[] uniqueLabels;
    FaceRecognizer recognize;
    private boolean trainfaces() {
        if(images.isEmpty())
            return false;
        List<Mat> imagesMatrix = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < images.size(); i++)
            imagesMatrix.add(images.get(i));
        Set<String> uniqueLabelsSet = …

我最近实现了一些面部对齐算法.我看过以下文件:

• 监督下降法及其在面部对齐中的应用
• 通过显式形状回归进行面对齐
• 通过回归本地二进制功能,以3000 fps进行面对齐

所有论文都提到了一个重要的关键词:shape-indexed-feature或pose-indexed-feature.此功能在面部对齐过程中起着关键作用.我没有得到这个功能的关键点.为什么这么重要？

我正在开发一个与安全相关的项目,需要检查是否检测到任何面部,如果检测到面部然后执行某些操作,如果未检测到面部则关闭应用程序.

一切都是完美的工作,我正在使用SurfaceView它实现,SurfaceHolder.Callback并在开放的相机和相机有一个方法名称是startFaceDetection使用这种方法我检测到脸.

代码供参考

public class SurfaceViewPreview extends SurfaceView implements SurfaceHolder.Callback {

    private SurfaceHolder mHolder;
    private Camera mCamera;

    public SurfaceViewPreview(Context context, AttributeSet attrs) {
        super(context, attrs);
        setWillNotDraw(false);
        mHolder = getHolder();
        mHolder.addCallback(this);
        mHolder.setType(SurfaceHolder.SURFACE_TYPE_PUSH_BUFFERS);
    }

    public void surfaceCreated(SurfaceHolder holder) {
        try {
            if (Camera.getNumberOfCameras() <= 0 || ContextCompat.checkSelfPermission(getContext(), Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE)
                    != PackageManager.PERMISSION_GRANTED)
                return;

            mCamera = Camera.open(0);
            mCamera.setPreviewDisplay(mHolder);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            if (this.mCamera != null) {
                this.mCamera.release();
                this.mCamera = null;
            }
        }
    }

    public void surfaceDestroyed(SurfaceHolder …