人脸属性分析，主要是基于人脸图像 识别人脸的基本属性 训练数据基于收集的400万张不同场景人脸数据。
目前算法支持：
人脸的三维角度[roll,yaw,pitch]分析
年龄[0-100]
性别[男 女]
表情[普通 微笑 大笑 ….] 7种表情
眼镜[无眼镜 太阳镜 普通眼镜]
皮肤[黄 白 黑]
7.口罩【戴口罩， 没有口罩】 （新增）
性能 模型大小:4.5M Arm 设备（CPU 1.9 GHz） 运行时间 5ms
运行效果图
算法准确率记录：
应用场景 智能相机 / 数据结构化
技术感兴趣欢迎联系：
import cv2 import numpy as np face_cascade = cv2.CascadeClassifier('
论文：[Deep Facial Expression Recognition: A Survey][Deep Facial Expression Recognition_ A
[这位博主][Link 1] 讲解的很详细，在此记录，以供以后学习 [Link 1]: https://blog.csdn.net/shillyshally/artic
人脸属性分析，主要是基于人脸图像 识别人脸的基本属性 训练数据基于收集的400万张不同场景人脸数据。 目前算法支持： 1. 人脸的三维角度\[roll,yaw,pitch\
历时一个月，终于在昨天把《C++开发人脸性别识别总结》系列博客完成了，第一篇博客发表在2015年12月29日，截止昨天2016年2月29日最后一篇完成，去除中间一个月的寒假
在之前的博文中我们已经能够顺利驱动摄像头来采集源图像，在这篇博文中将正式为其加入性别识别的代码，实现摄像头视频的人脸性别识别。 一、人脸检测 在得到摄像头采集的
在计算机视觉领域，最基本也最经典的一个问题就是目标识别(Object Detection)：给出一张图像，用detector检测出图像中特定的object(如人脸)。这方面的论
转自：[https://blog.csdn.net/app\_12062011/article/details/80504960][https_blog.csdn.net_ap
EmotiW2015比赛静态表情识别的亚军，采用的方法为cnn的级联，人脸检测方面也采用了当时3种算法的共同检测，通过在FER2013数据库上进行模型预训练，并在SFEW
朱雀
你的名字
心已赠人
Bertha 。
ゞ 浴缸里的玫瑰
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