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Heart-rate-measurement-using-camera

摄像头实时心率监测系统

Heart-rate-measurement-using-camera项目开发了一种基于摄像头的非接触式心率测量系统。该系统通过分析面部皮肤颜色变化来提取心率信息,主要用于监测驾驶员的生理状态。系统采用面部识别技术定位感兴趣区域,并结合带通滤波器和快速傅里叶变换处理数据。除实时心率测量外,项目还提供数据可视化和颜色放大功能,增强了心率监测的直观性。值得注意的是,该系统目前仅支持单人检测,且需要被测者在摄像头前保持稳定约10秒以获得准确结果。

RobustCap - 单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉
GithubIMU传感器RobustCap人体动作捕捉单目图像实时系统开源项目
RobustCap是一个开源项目,提出了融合单目图像和稀疏IMU信号的实时人体动作捕捉方法。该技术在遮挡、剧烈运动和弱光等复杂场景下仍能实现高精度动作重建,适用于虚拟现实、电影制作和运动分析等领域。项目提供了完整的系统实现、评估代码以及详细的安装和使用指南,便于研究人员复现和拓展。
Visage Technologies - 世界领先的人脸跟踪分析识别解决方案开发商
AI工具人脸识别技术生物识别虚拟试妆计算机视觉驾驶员监控
Visage Technologies专注于开发先进的人脸跟踪、分析和识别技术。公司提供FaceTrack、FaceAnalysis和FaceRecognition等核心产品,广泛应用于驾驶员监控、虚拟试妆和生物识别等领域。凭借20年行业经验和170名计算机视觉专家,Visage Technologies为全球300多家客户提供定制化解决方案,助力企业优化用户体验和提升安全性。其技术支持主流平台和嵌入式系统,具有强大、轻量和灵活的特点。
openface - 基于深度神经网络的开源免费人脸识别库
API文档GithubOpenFace开源项目深度神经网络面部识别
OpenFace是一个免费开源的人脸识别库,利用深度神经网络技术,支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发,并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助,广泛应用于移动应用和学术研究,提供全面的API文档和社区支持。
openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点
CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目
OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统,能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式,兼容多个操作系统和硬件配置,适用于研究和开发项目。
EyeTrackVR - 为VRChat设计的开源VR眼动追踪平台
EyeTrackVRGithubIR发射器VR眼动追踪开源项目硬件设计
EyeTrackVR是一个专为VRChat开发的开源VR眼动追踪平台。该项目通过OSC和UDP协议运作,兼容多种VR头显。EyeTrackVR提供完整硬件解决方案,包括3D打印支架和红外发射器PCB设计。项目注重用户安全,特别关注红外发射器的使用。虽然仍在开发阶段,但已提供详细文档和社区支持。EyeTrackVR为VR爱好者提供了一个经济实惠且创新的眼动追踪方案。
Whomane - 开源可穿戴AI相机 实现实时图像分析
AI可穿戴设备GithubWhomane开源项目相机硬件创新
Whomane是一款开源可穿戴AI相机项目,致力于普及AI可穿戴设备的使用和开发。该项目集成了实时AI处理和高分辨率摄像头,并提供完整的软硬件指南。Whomane采用开源和商业双重许可,鼓励社区贡献的同时也支持商业应用。项目文档详细介绍了Web应用部署、硬件组装和软件安装流程,为开发者和用户提供全面支持。
Facialprint - 智能活动照片分享与管理系统
AI工具AI识别Facialprint活动管理照片分享软件自动化
Facialprint是一款智能活动照片管理系统,通过自动化技术简化照片分享和收集过程。该平台使用访客自拍进行身份识别,自动匹配并分发活动照片。适用于各类场合,包括婚礼、生日派对、家庭聚会和企业活动。系统提供个性化链接收集访客信息,自动识别照片中的人物,并将相关照片直接发送给对应访客。Facialprint为活动组织者和参与者提供了高效便捷的照片管理解决方案。
trainbot - 火车轨道监控与图像处理解决方案
GithubOnlytrainsRaspberry Pi Camera v3前端图像拼接开源项目计算机视觉
Trainbot是一个开源项目,使用video4linux USB摄像头或Raspberry Pi摄像头模块监控铁路线,检测火车通过并缝合其图像。项目采用简单高效的计算机视觉方法,无需复杂依赖,在CPU上完成全部处理,支持X86_64和Raspberry Pi 4 B等硬件。用户可以通过不同方式获取或编译二进制文件,前端由VueJS和Typescript构建,能够独立展示数据。项目提供简便可行的部署方案和详细文档。
semana-javascript-expert07 - 使用眼睛和手部检测控制流媒体平台
Gesture ControllerGithubJSExpertMaxMachine LearningNode.jsWeb Worker开源项目
JSExpertMax Gesture Controller 使用最新的 Node.js 和 Web 技术,实现从手势识别到视频控制的精确功能。每堂课实时更新,让开发者逐步掌握项目。Web Worker 的机器学习处理确保高效运行,挑战任务包括单眼识别和手势打印。
OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测,支持多种动画模型
GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目
OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测,通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度,实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择,结合速度与跟踪质量,可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型,支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异,适用于多种动画和实时应用场景,并提供详细示例和自定义命令。
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