請進入https://google.github.io/mediapipe/,可看到MediaPipe目前提供12種可直接使用的AI功能: 我們先試試Face Mesh,它會偵測臉部的468個特徵點,當臉部表情作出微笑、哭泣或生氣時,這些特徵點都會跟著移動,因此,你可以想像出,透過Face Mesh,我們可以利用它來偵測人目前的表情或者是五官角度。 使用MediaPipe Face Mes...
MediaPipe Face Mesh 是一种面部几何解决方案,即使在移动设备上也能实时估计 468 个 3D 面部标志。它采用机器学习 (ML) 来推断 3D 表面几何形状,只需要一个摄像头输入,无需专用深度传感器。该解决方案在整个管道中利用轻量级模型架构和 GPU 加速,提供对实时体验至关重要的实时性能。 此外,该解决方案与人脸几何模块...
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MediaPipe不仅可以进行人体姿态检测,手势识别,人脸检测与识别外,还可以进行3D物体对象检测等等,本期我们就基于MediaPipe的人脸检测来进行驾驶人的睡意检测。 MediaPipe Face Mesh MediaPipe Face Mesh MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案,即使在移动设备上,也可以实时估计468个3D脸部界标(dlib才能检测出68点)。它采...
最近为了确认一点小问题,又读了一点关于mediapipe 的代码,主要是mediapipe.solutions.face_mesh.FaceMesh 的 process 方法的。因为这段代码也没什么特点,感觉如果不记下来,用不了几天就忘了。下次如果还需要确认,搞不好又得重看,所以决定记录一下。内容应该没啥好看的。
Mediapipe Facemesh是一个面部关键点检测技术,使用了模板匹配原理。模板匹配原理是通过将一个已知的模板图像和输入图像进行比较,来寻找相似的模式或特征。Facemesh使用模板匹配来检测人脸中的关键点,如眼睛、眉毛、嘴巴等。 具体原理如下: 1.获取模板图像:首先,Facemesh使用大量的人脸数据集,其中包括了人脸的关键点信息...
MediaPipe Face Mesh:不够高清,case也不够丰富,暂时看不出问题。 官方AI博客 Real-Time AR Self-Expression with Machine Learning:没啥有价值的信息,但里面的gif效果不错。 官方youtube账号 MediaPipe:图例基本上面都出现过,没有特别的收获。 Live Perception for Mobile and Web (ECCV 16th Embedded Vision Work...
mediapipe_face_full, mediapipe_face_short, mediapipe_face_mesh: 这些模型与MediaPipe有关,MediaPipe是Google开发的一个跨平台、可定制的机器学习管道框架。这些模型专门用于面部处理,如full可能表示全面的面部处理,short可能是一个简化版本,而mesh则表示用于面部网格(3D面部结构)的模型。 ADetailer prompt: ADetailer ...
Face landmark example showcases real-time, cross-platform face landmark detection. For visual reference, please refer toFig. 2. Graph:mediapipe/graphs/face_mesh/face_mesh_mobile.pbtxt Android target:(or download prebuilt ARM64 APK)mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/face...
为了更好地了解人体的视频和图像，姿势检测是关键的一步。目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D ...