qq314000558的专栏

可以dlib直接做人脸检测和识别，也可以使用python的一个简单开源库face_recognition(底层实现还是dlib)1、使用dlib直接实现人脸检测#coding:utf-8'''脸部检测'''import sysimport dlibfrom skimage import ioimport cv2# 加载并初始化检测器，可以分为cnn方式和机器学习的方式...

IDL内部分享的人脸识别技术。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。卷积神经网络(CNN)局部连接传统的神经网络是全连接，即一层的神经元与上一层的所有神经元都建立连接，这样导致参数非常多，计算量非常大，而CNN是局部连接，一层的神经元只与上一层的部分神经元建立连接，这样可以减少参数和计算量。...

现有人脸检测三类方法：1、Cascade CNN：速度最快，精度相对较低；代表算法：MI-CNN，ICS2、Faster R-CNN：速度较慢，精度较高；代表算法：Face R-CNN，Face R-FCN，FDNet3、SSD：速度较快，精度较高；代表算法：SSH，S3FD，FAN，PyramidBox，SRN详见：https://blog.youkuaiyun.com/touch_dre...

自己亲试了很多种方法，此方法有效，所以记录下：原因：python版本与opencv版本不匹配导致找不到模块解决方法：尝试离线安装多个版本，找到合适的尝试清华镜像文件的其他版本：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/ 我用的是anaconda3 5.2.0，python自带是3.6.5版本的，选择了opencv ...

【摘要】OpenCV3的GPU模块需要手动重新编译才可以使用。本文介绍了编译OpenCV3 + GPU模块的方法。【本文使用的操作系统、软件版本】OS：Windows10OpenCV 3.0.0 CMake 3.4.0-rc CUDA v7.5 for windows10 x86_64 Visual Studio 2013 Community【正文】1.前言1.1....

默认的dlib版本是不支持gpu计算的。工具：win10系统，cmake，vs2017使用gpu的版本步骤其实很简单：1、从官网下载dlib source包2、使用cmake gui工具进行编译一下    1）设置source code路径和build的路径    2）点击 configure，生成的版本是32位或64位的，如果是64位就选择带 Win64的即可，点击fin...

在无参考图像的质量评价中，图像的清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标，它能够较好的与人的主观感受相对应，图像的清晰度不高表现出图像的模糊。本文针对无参考图像质量评价应用，对目前几种较为常用的、具有代表性清晰度算法进行讨论分析，为实际应用中选择清晰度算法提供依据。 （1）Brenner 梯度函数Brenner梯度函数是最简单的梯度评价函数，它只是简单的计算相邻两个像素灰度差的平方，该函数定义...

在人类大脑中，有特定的脑区（Fusiform face area,FFA）去负责图像识别。在识别人脸的过程中，会先观察照片上的人脸特征，例如鼻子两侧、嘴角、耳朵等等，然后记住这些特征，再进行匹配。相比之下，人工智能的识别有怎样的不同？通常情况下，人脸识别主要包括人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配与识别四个步骤。目前百度人脸测试集有200万人的2亿张图片作为训练样本数据。...