- 情緒檢測，就是“讀心”。它是一種運用深度學習、人臉檢測算法和視頻信號放大等技術，辨識圖像和視頻中的人臉信息，計算人體心率和人物情緒狀態(表情、微表情)等信息的技術，能被廣泛應用于服務型機器人、集成在運動和拍照視頻類APP之中。 日前，由中國電子科技集團公司研發的非接觸式情緒檢測系統甫一亮相便引發各方高度關注。 據悉，中國電科研制的非接觸式情緒檢測系統，是中國首套非接觸式情緒檢測系統，實現了隱蔽狀態下的人員生理、情緒信息的采集與檢測。該系統由客戶端采集設備和云端“情緒云”服務器組成。采集端在采集的過
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深度學習 人臉檢測
- 人臉識別技術原理解析-人臉識別，是視覺模式識別的一個細分問題，也大概是最難解決的一個問題
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人臉識別 物聯 人臉檢測
- 人臉識別技術原理、特點及應用-生物識別技術中的指紋識別已經廣泛應用于智能手機，除了指紋識別，人臉、虹膜等技術也受到關注。其中，人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖象或者視頻流 。 首先判斷其是否存在人臉 ，如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。并依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。
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人臉識別 人臉檢測
- 人臉檢測是指對于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進一步確定人臉的個數、具體位置以及大小的過程[1]。作為一個模式識別問題，人臉檢驗包含兩個方面的內容，一是特征提取，二是分類方法設計。近
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AdaBoost FPGA 檢測算法 人臉檢測
- 人臉檢測技術是計算機視覺領域非常重要的研究內容，正受到越來越多的關注。但傳統的PC機平臺上人臉檢測系統體積龐大、不易攜帶、費用高等缺陷。采用通用DSP和多核處理器實現的話，價格昂貴、系統的可拓展性差。本文
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人臉檢測 SOPC Zynq Adaboost
- 摘要 基于FPGA內嵌的NiosⅡ處理器，設計了一個實時人臉檢測系統。介紹了基于Haar特征的AdaBoost人臉檢測算法，描述了依據AdaBoost算法的人臉檢測軟件實現過程，最后在以Altera公司CycloneⅡ系列EP2C70為核心芯片的D
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人臉檢測 FPGA AdaBoost算法 分類器
- 為解決多人場景下的身份注冊問題，將人臉檢測作為依據，提出一種多人臉檢測考勤系統。該系統以智能終端拍攝圖像作為輸入，基于人臉檢測獲取考勤目標，最后通過用戶注冊獲得待考勤目標的身份信息。目前系統已投入課堂學生的點名應用中，實驗結果驗證了該系統中各環節方法的有效性和魯棒性。
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人臉檢測 自動識別 考勤 多人 201508
- 提出了一種基于膚色檢測和人眼定位的人臉檢測方法。使用基于“基準白色”的色彩平衡方法歸一化彩色圖像，將圖像在HSV 空間進行膚色分割，確定候選人臉，采用形態學濾波器對其降噪。在獲得虹膜位置的基礎上
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膚色檢測 方法 人眼定位 人臉檢測
- 電子產品世界,為電子工程師提供全面的電子產品信息和行業解決方案,是電子工程師的技術中心和交流中心,是電子產品的市場中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網絡家園
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人臉檢測 openCV 計算機視覺
- 人臉檢測是指對于給定的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，如果存在，則進一步確定人臉的個數、具體位置以及大小的過程[1]。作為一個模式識別問題，人臉檢驗包含兩個方面的內容，一是特征提取，二是分類方法設計。近
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AdaBoost FPGA 檢測算法 人臉檢測
- 引言人臉檢測跟蹤是計算機視覺中十分重要的研究領域，正受到越來越多的關注。傳統基于PC平臺的人臉檢測跟蹤系統體積大，不能滿足便攜的要求，更不適合露天使用；而采用通用的DSP芯片組成的系統，外圍電路較復雜，設計
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Nios 軟核 人臉檢測 系統設計
- 近年來，以人臉、虹膜、視網膜、指紋、聲音、基因等生物特征作為識別手段的生物特征識別技術漸漸發揮出了很好的作用。這類識別屬于模式識別范疇，相比傳統的識別方式更安全、穩定和方便[1]。其中，人臉識別因具有友好
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FPGA 人臉檢測 系統設計
- 現有的人臉檢測方法，對復雜光照環境下獲得的彩色人臉圖像的檢測效果仍不太理想。在仔細研究目前人臉檢測方法的基礎上，對基于膚色分割結合模板匹配的人臉檢測方法進行改進，提出基于“光照預處理+膚色模型+模板匹配”的人臉檢測問題解決思路。實驗結果表明，該方法對實際場景中正面和準正面的人臉圖像，平均準栓率達到84％，同時對光照變化不敏感，而且對姿態和表情的變化也具有較好的魯棒性。
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膚色模型 人臉檢測
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人臉檢測一直是一個研究熱點，它涉及到模式識別、圖像處理、計算機視覺以及神經網絡等許多交叉學科，在數字視頻處理、視覺監測等方面有著重要的應用價值。目前國內外的研究中，圍繞彩色圖像中膚色這一特
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膚色模型 方法 人臉檢測
人臉檢測介紹
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