前端使用opencv最近了解了下opencv,看了下官方的实例和文档opencvjs文档入口3.3.1版本(https://docs.opencv.org/3.3.1/d5/d10/tutorial_js_root.html)看了官方示例的网页结构基本上所有的实例都用到了两个js核心js：opencv.js工具js：utils.js官方

应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成，在卷基层内部通常会有如下几个操作：1.图像通过多个卷积核滤波，添加偏置，提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出

人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，优点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测，效果会好于opencv

本文收录在GitHub地址https://github.com/chengxynds/SpringbootNotebook(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fchengxynds%2FSpringbootNotebook)之前

背景:漫品Android客户端集成适配转换功能(基于目标识别(So库35M)和人脸识别库(5M)),导致apk体积50M左右,为优化客户端体验,决定实现So文件动态加载.!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/00d1ff90e4b34869664fef59e3ec3fdd20b.png)点击上方“蓝字”关注我

一，背景整体来说虹软的人脸识别SDK还是不错的。我们测试过Face的，百度的，腾讯的，都是在线联网的，需要把上传数据到它们服务器，不利商业用途；虹软SDK支持离线。二，下载虹软SDK  1、注册虹软开发者账号（http://www.arcsoft.com.cn/ai/loginrequired?source../sdk/

环境要求1、运行环境armeabiv7a2、系统要求Android5.0(APILevel21)及以上3、开发环境AndroidStudio下载地址：https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo\_Android(https://www.oschina.net/actio

全世界瞩目的冰雪赛事刚刚闭幕，运动健儿们奋力拼搏，在一场场速度与激情的较量中留给我们诸多精彩瞬间，同时此次赛事中的许多“黑科技”也给人留下了深刻印象，比如人脸识别闸机就让不少国外的运动员们大为惊叹。为了确保疫情防控，此次赛事中应用了人脸识别门禁，不用摘口罩和帽子就可以精准识别运动员身份信息，实现秒速通行。来自美国的运动员专门在社交平台上分享了这一技术，他特意

手势识别是现代计算机视觉领域不可或缺的一部分，是指通过分析输入信号的空间变化来获取表达者的意图。手势识别技术可以应用于很多领域，比如交互式系统、人脸识别以及智能家居等。在许多场景中，手势识别是更加便捷的控制方式，它可以更方便地与设备进行交互，并且可以方便地

基于人脸检测API的人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域具有广泛应用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸的跟踪和姿态分析。随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，人脸跟踪技术将迎来更加精确、实时和智能化的发展前景。