- 情绪检测，就是“读心”。它是一种运用深度学习、人脸检测算法和视频信号放大等技术，辨识图像和视频中的人脸信息，计算人体心率和人物情绪状态(表情、微表情)等信息的技术，能被广泛应用于服务型机器人、集成在运动和拍照视频类APP之中。 日前，由中国电子科技集团公司研发的非接触式情绪检测系统甫一亮相便引发各方高度关注。 据悉，中国电科研制的非接触式情绪检测系统，是中国首套非接触式情绪检测系统，实现了隐蔽状态下的人员生理、情绪信息的采集与检测。该系统由客户端采集设备和云端“情绪云”服务器组成。采集端在采集的过
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深度学习 人脸检测
- 人脸识别技术原理解析-人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题
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人脸识别 物联 人脸检测
- 人脸识别技术原理、特点及应用-生物识别技术中的指纹识别已经广泛应用于智能手机，除了指纹识别，人脸、虹膜等技术也受到关注。其中，人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 。 首先判断其是否存在人脸 ，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
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人脸识别 人脸检测
- 人脸检测技术是计算机视觉领域非常重要的研究内容，正受到越来越多的关注。但传统的PC机平台上人脸检测系统体积庞大、不易携带、费用高等缺陷。采用通用DSP和多核处理器实现的话，价格昂贵、系统的可拓展性差。本文
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人脸检测 SOPC Zynq Adaboost
- 人脸检测是指对于给定的图像或视频，判断其中是否存在人脸，如果存在，则进一步确定人脸的个数、具体位置以及大小的过程[1]。作为一个模式识别问题，人脸检验包含两个方面的内容，一是特征提取，二是分类方法设计。近
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AdaBoost FPGA 检测算法 人脸检测
- 摘要 基于FPGA内嵌的NiosⅡ处理器，设计了一个实时人脸检测系统。介绍了基于Haar特征的AdaBoost人脸检测算法，描述了依据AdaBoost算法的人脸检测软件实现过程，最后在以Altera公司CycloneⅡ系列EP2C70为核心芯片的D
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人脸检测 FPGA AdaBoost算法 分类器
- 为解决多人场景下的身份注册问题，将人脸检测作为依据，提出一种多人脸检测考勤系统。该系统以智能终端拍摄图像作为输入，基于人脸检测获取考勤目标，最后通过用户注册获得待考勤目标的身份信息。目前系统已投入课堂学生的点名应用中，实验结果验证了该系统中各环节方法的有效性和鲁棒性。
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人脸检测 自动识别 考勤 多人 201508
- 提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于“基准白色”的色彩平衡方法归一化彩色图像，将图像在HSV 空间进行肤色分割，确定候选人脸，采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上
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肤色检测 方法 人眼定位 人脸检测
- 电子产品世界,为电子工程师提供全面的电子产品信息和行业解决方案,是电子工程师的技术中心和交流中心,是电子产品的市场中心,EEPW 20年的品牌历史,是电子工程师的网络家园
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人脸检测 openCV 计算机视觉
- 人脸检测是指对于给定的图像或视频，判断其中是否存在人脸，如果存在，则进一步确定人脸的个数、具体位置以及大小的过程[1]。作为一个模式识别问题，人脸检验包含两个方面的内容，一是特征提取，二是分类方法设计。近
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AdaBoost FPGA 检测算法 人脸检测
- 引言人脸检测跟踪是计算机视觉中十分重要的研究领域，正受到越来越多的关注。传统基于PC平台的人脸检测跟踪系统体积大，不能满足便携的要求，更不适合露天使用；而采用通用的DSP芯片组成的系统，外围电路较复杂，设计
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Nios 软核 人脸检测 系统设计
- 近年来，以人脸、虹膜、视网膜、指纹、声音、基因等生物特征作为识别手段的生物特征识别技术渐渐发挥出了很好的作用。这类识别属于模式识别范畴，相比传统的识别方式更安全、稳定和方便[1]。其中，人脸识别因具有友好
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FPGA 人脸检测 系统设计
- 现有的人脸检测方法，对复杂光照环境下获得的彩色人脸图像的检测效果仍不太理想。在仔细研究目前人脸检测方法的基础上，对基于肤色分割结合模板匹配的人脸检测方法进行改进，提出基于“光照预处理+肤色模型+模板匹配”的人脸检测问题解决思路。实验结果表明，该方法对实际场景中正面和准正面的人脸图像，平均准栓率达到84％，同时对光照变化不敏感，而且对姿态和表情的变化也具有较好的鲁棒性。
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肤色模型 人脸检测
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人脸检测一直是一个研究热点，它涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉以及神经网络等许多交叉学科，在数字视频处理、视觉监测等方面有着重要的应用价值。目前国内外的研究中，围绕彩色图像中肤色这一特
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肤色模型 方法 人脸检测
人脸检测介绍
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