《科学修仙实验室》——20210701版本fullmask初试

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深度学习

helas

中午闲着没事就想了想对比算法，直接发出来吧，鉴于楼主的懒癌，实施可能性不大；
正面识别对比流程：
1、利用算法识别dst，获取关键点，记录各点location；基础脸型75个关键点；关键点有权重值；
2、根据左右、上下极限值计算width、height值；
3、计算比例，X=width/height；
4、计算中心点，根据width、height计算中心点，并依靠中心点重新生成各关键点location；
5、依靠逆时针顺序计算各相邻关键点的角度、斜率；写入数据表中。Zn
6、计算各相邻关键点距离；Yn
7、根据上述原理识别并计算src数据，写入表；
8、对比dst、src表中数据；
        【1】、对比X值；（快速寻找大框架相似，第一次筛选）
        【2】、对比斜率、角度表Zn；（对比走势，第二次筛选）
        【3】、对比各相邻关键点距离Yn；（对比尺寸，剩余计算值）
9、根据推荐权重算法计算推荐值；
10、导出表格；

优化对比算法：
1、先计算X比例；再将X分为：X1=上部/全部、X2=中部/全部、X3=下部/全部；分别对比dst与src的三个数据；
2、将Zn也分为上、中、下部分，分别对比，并给出权重值；因为dfl的特殊机制，摸索出的权重值；
3、将Yn也分为上、中、下部分，分别对比，给出权重值；因为dfl的特殊机制，摸索出的权重值；
比如：有向外侵蚀的合成功能，那么下部的height、width就可以适当放宽一些，权重设置的小一些；

helas

helas 发表于 2021-7-12 16:38
中午闲着没事就想了想对比算法，直接发出来吧，鉴于楼主的懒癌，实施可能性不大；
正面识别对比流程：
1、 ...

这个算法很初级，好多情况都没办法规避
识别前提是，
1、正面；因为没研究人像偏转yaw的校验；
2、尽量无表情；一些表情可能对脸型产生影响；
实在不行可以选择百度人脸识别的接口，直接从那拽数据，自己再处理数据就行，详细的参数及含义感兴趣的话就找他们的技术文档看看吧。
此篇，结束……

demonash

路过帮顶~~~！

fx83924

进来学习的。

tian0000000001

感谢分享

poiu88

当然full模式也可以和xseg、dst等模式组合用

请问LZ 怎么组合使用呢？

2605088505

同意加一同意加一

zelatu

进来学习一下

diy12

感谢分享