深度学习实战——人脸识别

最新推荐文章于 2024-04-09 11:25:07 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 脸部识别 Caffe人脸识别
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版权
人脸识别：人脸识别在支付系统中的应用_（1）.人脸识别技术概述
zhubeibei168的博客
03-08 829
人脸识别技术是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。通过分析人的面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵以及面部轮廓等，将其与已知的面部特征数据库进行比对，从而实现身份验证或识别的目的。这项技术广泛应用于安全监控、身份验证、支付系统等领域。：从图像或视频中检测出人脸的位置和大小。：将检测到的人脸进行标准化处理，如调整角度、尺寸等，使其符合模型输入的要求。：从标准化的人脸图像中提取面部特征，这些特征通常包括几何特征和纹理特征。：将提取的特征与已知数据库中的特征进行比对，计算相似度。
AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
热门推荐
盼小辉丶的博客
10-25 6万+
深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
深度学习之人脸识别
weixin_44981302的博客
07-17 1409
深度学习之人脸识别 随着苹果公司人脸识别技术的突破，人脸识别能力的发展迈出了一大步。此技术是一种生物特征面部识别算法，可执行用户身份验证，并可适用于许多场景，如： 解锁手机或计算机等设备 打开车门和系统 验证在线交易（尤其是金融交易） 授权网上购物付款 在机场、铁路、体育场、政府办公室和商业机构进行监控。 人脸识别使用简单的二维前向摄像头（ 2D front-facing camera ）进...
基于深度学习的人脸识别技术综述
Mr_EvanChen的Blog
07-12 1万+
简介：人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点，同时人脸识别的研究领域非常广泛。因此，本技术综述限定于：一，在LFW数据集上（Labeled Faces in the Wild）获得优秀结果的方法; 二，是采用深度学习的方法。 前言 LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1
深度学习之视频人脸识别系列四：人脸表征-续
TensorFlowNews
08-31 1183
作者 | 别看我只是一只洋   本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。   人脸表征 把人脸图像通过神...
人脸识别中的深度学习
qq_54809548的博客
05-08 2686
在google提出的FaceNet中，人脸识别的准确率在LFW上，达到了98.87/%， 如果使用了额外的对齐手段，准确率还能继续提升一个点。其中，SVR是一种回归算法，通过LBP特征的输入，来训练一个SVR模型，用于估计人脸检测结果。对此，传统方法的解决方案多为对图像进行预处理，包括去噪、白平衡、人脸对齐等等，但由于特征的表达能力较弱，因此性能较为受限。而且，即便我们为每个人都采集了大量的训练图像，也很难训练一个大规模的分类模型--因为类别太多了，特征空间太拥挤。因此，获得了较好的结果[3]。
深度学习的人脸识别
piaoyu94的博客
12-16 5460
深度学习的人脸识别 http://www.jianshu.com/p/27b0b4a12d89
计算机视觉与深度学习实战-以MATLAB和Python为工具_基于深度学习的视觉场景识别_项目开发案例教程.pdf
04-27
本教程《计算机视觉与深度学习实战-以MATLAB和Python为工具_基于深度学习的视觉场景识别_项目开发案例教程》深入探讨了如何利用这两种强大的工具进行视觉场景的识别。 深度学习，尤其是深度卷积神经网络（CNN），在...
深度学习实战——口罩识别系统
ldliuxians的博客
01-15 1991
（1）本系统通过模型训练，选择输入读取测试集maskTest中照片数量（2）将照片识别分类，戴口罩的赋予“With Mask”特征标签，不戴口罩的赋予“Without Mask”特征标签，并展示分类后的图片（3）展示训练准确率accuracy与损失loss展示训练集分类样本随机选择测试集一张照片进行测试创建UI界面，选择测试照片数量。
Python深度学习实战——基于Pytorch全书电子教案完整版ppt整套教学课件最全教学教程.pptx
05-02
Python深度学习实战主要聚焦于利用PyTorch框架进行学习和应用。PyTorch是一个流行的开源机器学习库，尤其适用于深度学习领域，它提供了灵活的计算图机制和动态图支持，使得模型构建和训练更为直观。 深度学习是机器...
深度学习_人脸识别_FaceNet
欢迎大家关注我
03-13 1181
论文地址 FaceNet解决的问题 虽然传统人脸识别技术发展很快，但是人脸验证和人脸识别在自然条件下应用依然存在很多困难。论文中作者提出了一个新的人脸识别模型：FaceNet。这个模型可以直接向人脸图片映射到欧几里得空间，空间距离的长度代表了人脸图像的相似性。只要映射空间生成，以FaceNet嵌入作为特征向量，那么人脸识别，验证和聚类等任务就可以轻松完成。 FaceNet的创新点 FaceNe...
基于深度学习的人脸识别
04-28
人脸识别基于神经网络的完整工程代码，包括get_my_face,other_faces，is_my_face,train_model，搭建好环境就能用。
Face_Recognition_Using_DeepLearning:使用深度学习进行人脸识别
03-16
人脸识别_使用_深度学习 在这个项目中，我们将使用以下方法开发人脸识别： OpenCV Python 深度学习 我们将使用深度度量学习概念进行人脸识别 以下是创建人脸识别项目的步骤：步骤1：安装所需的库1.安装dilb -pip安装dlib 2.安装face_recognition包-pip安装face_recognition 3.安装imutils -pip安装imutils 步骤2：创建目录结构，如下所示： 步骤3：训练人脸识别模型-为数据集中的每个面Kong创建128维嵌入-使用这些嵌入来识别图像和视频流中字符的面Kong我们当然可以从头开始训练网络，甚至可以微调现有模型的权重，但这对许多项目而言可能是过大的杀伤力。 此外，您将需要大量图像来从头开始训练网络。
基于深度学习的人脸识别系统
03-13
基于QT实现的人脸识别系统，基于caffe框架C++实现，人脸检测部分使用MTCNN算法实现，识别部分用Seetaface里的Identification，Qt实现界面开发，使用MySQL数据库。
基于CNN卷积神经网络/深度学习框架theano的人脸识别测试程序（含博客教程）
04-21
基于CNN卷积神经网络/深度学习框架theano的人脸识别测试程序，可作为在Ubuntu下学习机器学习的第一此试验吧，博客地址https://blog.youkuaiyun.com/qq_35379989/article/details/80034990
吴恩达老师深度学习视频课笔记：人脸识别
网络资源是无限的
07-03 5954
        什么是人脸识别：人脸验证和人脸识别的区别，如下图：        One-shot learning：人脸识别所面临的挑战就是需要解决一次学习(one-shot learning)问题。这意味着在绝大多数人脸识别应用中你需要通过单单一张图像或者单单一个人脸图像就能去识别这个人，因为大多数人脸识别系统中每个人可能只有一张图像。要让人脸识别能够做到一次学习，需要做的是学习相似(simi...
毕设 基于深度学习的人脸识别【全网最详细】
fawubio的博客
04-09 1510
今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人脸识别:基于深度学习的人脸识别【全网最详细】 - opencv 卷积神经网络🧿选题指导, 项目分享：见文末。
人脸识别实战：使用Python OpenCV 和深度学习进行人脸识别
AI浩
11-19 2万+
在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV、Python 和深度学习执行面部识别。 我们将首先简要讨论基于深度学习的面部识别的工作原理，包括“深度度量学习”的概念。 从那里，我将帮助您安装实际执行人脸识别所需的库。 最后，我们将为静止图像和视频流实现人脸识别。
深度学习人脸识别facenet
qq_18522785的博客
02-21 285
facenet 自建数据集训练
深度学习人脸识别项目
最新发布
01-04
### 使用深度学习进行人脸识别的项目实战教程资源 #### 一、项目概述 构建基于深度学习的人脸识别考勤系统是一项综合性的工程，涉及多个技术栈。此系统的实现主要依赖于`face_recognition`库，这是一款免费、开源、实时且离线的Python人脸识别工具[^1]。 #### 二、环境搭建 为了顺利运行该项目，需先配置好开发环境。由于`face_recognition`底层调用了dlib库中的深度学习模型，故而安装`face_recognition`之前要确保已成功部署dlib库。 #### 三、核心算法解析 在处理具体图片时，程序会为数据集中每张照片提取出独一无二的128维特征向量——即所谓的人脸嵌入(embedding)[^2]。这些高维度的数据能够精准描述人脸的独特属性，在后续匹配过程中发挥着至关重要的作用。 #### 四、代码实例展示 下面给出一段简单的Python脚本用于检测并识别人像： ```python import cv2 import face_recognition # 加载待测图像文件 image_to_test = face_recognition.load_image_file("your_photo.jpg") # 获取所有人脸位置及其对应的编码信息 locations = face_recognition.face_locations(image_to_test) encodings = face_recognition.face_encodings(image_to_test, locations) for (top, right, bottom, left), encoding in zip(locations, encodings): matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, encoding) name = "Unknown" if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = known_face_names[first_match_index] # 显示结果框体以及标签文字 draw.rectangle(((left, top), (right, bottom)), outline=(0, 0, 255)) text_width, text_height = draw.textsize(name) draw.rectangle(((left, bottom - text_height - 10), (right, bottom)), fill=(0, 0, 255), outline=(0, 0, 255)) draw.text((left + 6, bottom - text_height - 5), name, fill=(255, 255, 255, 255)) pil_image.show() ``` 这段代码展示了如何加载一张未知身份的照片，并尝试从中找到与预存样本相吻合的对象；对于每一个被发现的目标都会绘制矩形边框加以标注，并附上相应的姓名标记。
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