Android dlib人脸识别 dlib-android-app: Android app to demo dlib-android(https://github.com/tzutalin/dlib-android). Use the prebuilt shared-lib built from dlib-android

标签: | 发表时间:2018-09-30 13:46 | 作者:
出处:https://github.com

dlib-android-app

Build Status Download

See http://dlib.netfor the main project documentation.

See dlib-androidfor JNI lib. Refer to dlib-android/jni/jnilib_ex

Grap the source

$ git clone https://github.com/tzutalin/dlib-android-app.git

Features

  • Support HOG detector

  • HOG Face detection

  • Facial Landmark/Expression

Demo

Demo video

Build

Android app

  • Open Android studio to build

  • Use command line to build (Optional)

On Windows platforms, type this command:

$ gradlew.bat assembleDebug

On Mac OS and Linux platforms, type these commands:

    $ ./gradlew assembleDebug

or

$ make ; make install

Update shared lib (Optional)

You can build shared library from dlib-android

Copy the shared library to ./dlib/src/main/jniLibs/

Try directly

Download and install the apk

$ adb install demo/app-debug.apk

Otherwise, import the library to your build.gradle

    repositories {
    maven {
        url 'https://dl.bintray.com/tzutalin/maven'
    }
}

dependencies {
    implementation 'com.tzutalin.dlib-android-app:dlib:1.0.4'
}

Sample code

Facial landmark detection

FaceDetfaceDet=newFaceDet(Constants.getFaceShapeModelPath());Bitmapbitmap=BitmapFactory.decodeFile("Image Path");List<VisionDetRet>results=faceDet.detect(bitmap);for(finalVisionDetRetret:results) {Stringlabel=ret.getLabel();intrectLeft=ret.getLeft();intrectTop=ret.getTop();intrectRight=ret.getRight();intrectBottom=ret.getBottom();//Get 68 landmark pointsArrayList<Point>landmarks=ret.getFaceLandmarks();for(Pointpoint:landmarks) {intpointX=point.x;intpointY=point.y;
    }
}

Pedestrian detection

PedestrianpedestrianDet=newPedestrianDet();List<VisionDetRet>personList=pedestrianDet.detect(imgPath);

License

License

相关 [android dlib 人脸识别] 推荐:

Android dlib人脸识别 dlib-android-app: Android app to demo dlib-android(https://github.com/tzutalin/dlib-android). Use the prebuilt shared-lib built from dlib-android

- -

使用dlib 进行高质量深度学习人脸识别

- -
自上一次dlib发布以来,我一直在努力为dlib 添加易于使用的. 深度学习对很多事情都很有用,但最受欢迎的应用是人脸识别. 所以显然我必须 向dlib 添加  . 新的例子附带了秃头好莱坞动作英雄的照片,并使用提供的深度模型来识别有多少不同的人以及哪些面孔属于每个人. 下面显示了输入图像以及四个自动识别的面部聚类:.

Python 3 利用 Dlib 实现摄像头实时人脸识别 - coneypo - 博客园

- -
  利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算特征值之间的欧氏距离,来和预存的人脸特征进行对比,判断是否匹配,达到人脸识别的目的;.   可以从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征;.   根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取 128D 特征值,然后计算该人的 128D 特征均值;.

使用dlib中的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别 - supersayajin - 博客园

- -
opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.

【人脸识别】初识人脸识别

- - CSDN博客推荐文章
由于导师给我们布置了每周阅读两篇大牛论文,并写ppt的任务. 反正ppt都写了,所以我想干脆直接把ppt的内容再整理一下写成博客. 近期的阅读论文都是 人脸识别相关的主题. 如果你研究过人脸识别,或者对这方面有兴趣,那么你一定听说过Paul Viola. 他可以算得上是人脸检测识别的始祖,他的一篇大作《RobustReal-time Object Detection》可以说是人脸识别领域最重要的一篇论文.

人脸识别黑产

- - 奇客Solidot–传递最新科技情报
新京报 报道了人脸识别的地下黑产交易,有许多应用都需要人脸验证,创造了对人脸验证的一种需求,催生了一个地下产业链. 报道称,人脸识别的优质数据需要一百元一套,而便宜量大的仅需要 0.5元一套. 报道称一小部分来自网络刷单兼职人员,大部分来自企业内部员工. 人脸识别的黑产商贩称,市面上流通的手持身份证照片大多是在小额贷款平台和公司野蛮发展期间,泄露出来的,还有部分是从各行业收集而来的,这种信息交易和使用一般情况下不会被人发现,“当时很多人借钱不还,平台就把这些信息拿出来卖钱了,刚开始挺贵的,现在层层转卖就便宜了.

【转载】用HTML5进行人脸识别

- - HTML5研究小组
其中的一个特性是getUserMedia( W3C规范 ). 它是一个JavaScript API,可以让你访问(需要权限)用户的网络摄像头和麦克风. 今天发现一篇文章写的很有趣,叫你如何使用HTML5进行人脸识别. 在网页内进行人脸识别,很好很强大. “现代Web”不断发展出不少有趣的API,但你并不会在大多数项目中使用到所有的内容.

自动人脸识别基本原理

- - IT技术博客大学习
标签:   https://b2museum.   人脸识别经过近 40 年的发展,取得了很大的发展,涌现出了大量的识别算法. 这些算法的涉及面非常广泛,包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科. 所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类.

用python库face_recognition进行人脸识别

- - 开源软件 - ITeye博客
期间在安装依赖包dlib时遇到问题,解决见:  http://kissmett.iteye.com/blog/2409857. 3.通过摄像头实时在获取的帧上进行人脸识别(较卡顿). basefacefilespath ="images"#faces文件夹中放待识别任务正面图,文件名为人名,将显示于结果中 baseface_titles=[] #图片名字列表 baseface_face_encodings=[] #识别所需人脸编码结构集 #读取人脸资源 for fn in os.listdir(basefacefilespath): #fn 人脸文件名.

[译] OpenCV vs Dlib 人脸检测比较分析

- - IT瘾-dev
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术. 人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一,早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图. 很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测,Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好,而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现.