人脸聚类方法Dlib

最新推荐文章于 2024-04-06 15:30:00 发布
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分类专栏： 机器学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/taxuezcy/article/details/86085507

     Dlib为一个优秀的开源人脸识别库，里面有很多人脸检测、识别方法，其中有一项为人脸聚类方法，利用的算法为chinese_whispers_clustering方法，有兴趣的可以自己去搜索这个算法，这里只讲一下应用。

    接口为dlib.chinese_whispers_clustering(arg1,arg2)

    srg1为list,arg2为阈值，float

    这里有一个大坑，先前直接将人脸特征码列表和阈值输入，总是报错：dlib.chinese_whispers_clustering  unable to cast python instance to c++ type，找了各种办法无法解决，然后按照dlib给的example下载了对应的landmark模型和特征提取模型，最后才发现arg1中的值要为dlib.vector类型才能进来计算，因为算法是用C++实现的，这里要做类型转换。

  总结：如果人脸特征计算是用opencv、openface或者其它的方法，也可以用dlib的chinese_whisper_clustering接口，只要将类型转换一下即可，希望对像我一样入坑的盆友有帮助

       

人脸聚类算法实战：如何从海量照片中自动分类？
AI 原生应用开发的博客
07-06 1105
想象一下，你的手机相册里存了10000张照片，其中有家人、朋友、同事的各种合影和单人照。现在你想快速找到所有包含"妈妈"的照片，该怎么办？让计算机自动识别照片中的人脸，并将同一个人的所有照片归类到一起。用通俗语言解释人脸聚类的基本原理，不需要你有深厚的数学或AI背景详细拆解人脸聚类的完整流程，从"照片输入"到"分类完成"的每个关键步骤提供可直接运行的Python实战代码，让你能亲手实现一个简单的人脸聚类系统探讨实际应用中的挑战和解决方案，帮助你应对真实场景中的复杂情况背景介绍。
python相册中的人脸聚类_基于中文耳语算法的人脸聚类
weixin_39793098的博客
12-10 278
我以前用过Dlib进行人脸聚类。在对不起，我没听懂你的问题。你得到的是错误还是没有得到准确的结果？在假设您没有得到正确的结果，我建议使用shape_predictor_5_face_landmarks.dat而不是64人脸地标，因为当使用中文耳语算法进行聚类时，它会得到更好的结果。在你也可以试试DLib自己的中文耳语聚类功能，看看效果是否更好。在#!/usr/bin/python# The con...
人脸聚类算法讲解（含原论文）
04-24
Abstract—Clustering face images according to their latent identity has two important applications: (i) grouping a collection of face images when no external labels are associated with images, and (ii) indexing for efficient large scale face retrieval. The clustering problem is composed of two key parts: representation and similarity metric for face images, and choice of the partition algorithm. We first propose a representation based on ResNet, which has been shown to perform very well in image classification problems. Given this representation, we design a clustering algorithm, Conditional Pairwise Clustering (ConPaC), which directly estimates the adjacency matrix only based on the similarities between face images. This allows a dynamic selection of number of clusters and retains pairwise similarities between faces. ConPaC formulates the clustering problem as a Conditional Random Field (CRF) model and uses Loopy Belief Propagation to find an approximate solution for maximizing the posterior probability of the adjacency matrix. Experimental results on two benchmark face datasets (LFW and IJB-B) show that ConPaC outperforms well known clustering algorithms such as k-means, spectral clustering and approximate Rank-order. Additionally, our algorithm can naturally incorporate pairwise constraints to work in a semi-supervised way that leads to improved clustering performance. We also propose an k-NN variant of ConPaC, which has a linear time complexity given a k-NN graph, suitable for large datasets. Index Terms—face clustering, face representation, Conditional Random Fields, pairwise constraints, semi-supervised clustering.
关于人脸的聚类算法(转载保存)
baidu_40840693的博客
04-05 3123
https://zhuanlan.zhihu.com/p/60796909 Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network 关于人脸聚类的一些博客： https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-...
Python实战：使用Python进行Faces聚类
oandy0的博客
04-06 785
本文详细介绍了如何使用 Python 进行 Faces 聚类。通过学习基础的图像处理、机器学习等核心知识，并掌握自定义聚类算法、图像特征提取等功能，现在可以灵活运用 Python 实现一个完整的 Faces 聚类系统。我们还介绍了 Faces 聚类的使用场景，以及如何根据实际需求进行定制。
人脸聚类方法集合
左手coding，右手cooking
01-13 1351
人脸聚类框架(Face Cluster Framework)_Mr_不想起床的博客-优快云博客_人脸聚类算法 一种无监督人脸聚类方法(SOTA效果)_Mr_不想起床的博客-优快云博客_无监督图像聚类 人脸聚类-2020 CVPR Learning to Cluster Faces via Confidence and Connectivity Estimation_Mr_不想起床的博客-优快云博客_人脸聚类是什么意思 ...
人脸聚类-2020 CVPR Learning to Cluster Faces via Confidence and Connectivity Estimation
qq_42189083的博客
11-25 2942
论文链接 Abstract：人脸聚类是挖掘未标记人脸的一个主要方法，在人脸标注和检索等方面有着广泛的应用。最近研究表明，有监督聚类可以显著提高性能。然而，它们通常包含启发式步骤，并且需要大量重叠的子图，这严重限制了准确性和效率。本文提出了一个不需要大量重叠子图的、完全可学习聚类框架。我们将聚类问题转化为两个子问题，具体来说，是两类图卷积网络：GCN-V与GCN-E，GCN-V是用来估计顶点的置信度，GCN-E是用来估计边的连接度。通过顶点的置信度与边的连接度，我们可以自然地组织更多的相关顶点，并将它们组合
python相册中的人脸聚类_Dlib-人脸聚类
weixin_40007016的博客
12-10 657
人脸聚类人脸聚类属于无监督学习. 当你有许多未标记的待分类的照片时, 使用人脸聚类是非常有用的. 其 python 脚本位于 /python_examples/face_clustering.py.待分类目录下有两张神仙的肖像和两张观海的肖像, 使用如下代码可以将神仙和观海分开.import osimport sysimport dlibimport skimage.drawimport skim...
dlib - 19.24 交叉编译aarch64 6.5.0 版本移植，人脸聚类
06-28
"**人脸聚类**"是dlib库的一个应用，它涉及人脸识别技术，可以自动将不同人脸分组到相似类别中。 **dlib库详解** dlib库由戴维·马库斯（Davis Marcu）开发，是一个开源、无版权的C++工具箱，包含了大量的实用程序...
dlib人脸聚类
zsj777的专栏
12-20 407
1、官方提供的模型文件 http://dlib.net/files/ http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 dlib相关文档http://accu.cc/cont...
sklearn-kmeans 人脸图像聚类
12-21
人脸图像聚类 题目 对给定人脸图像数据集，可视化并输出聚类性能。 ２.代码（该代码由某位大佬完成，我仅仅搬运，帮助更多的人） from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as imgplt import numpy as np from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score,adjusted_rand_score import os import pandas as pd from sklea
基于Chinese+Whispers的人脸动态聚类.pdf
04-12
基于Chinese+Whispers的人脸动态聚类
人脸数据库用于聚类分析
03-28
该人脸数据库用于人脸识别，聚类分析，图像处理等问题
python 人脸识别（dlib方案）
04-02
通过理解和应用`facedlib.py`，你可以掌握Dlib在人脸识别中的基本操作，并进一步扩展到更复杂的应用场景，如人脸验证、人脸聚类等。记住，实践中不断尝试和优化，才能让这项技术发挥出最大的价值。
聚类法 人脸识别 matlab,基于聚类算法人脸识别方法的研究
weixin_31184569的博客
03-17 1170
0.引言在智能小区的安防系统中，人脸识别技术的应用，提高了安防报警系统的安全可靠性。人脸识别技术因其具有非接触性、特征提取方便、防伪性能高等优势得到广泛的应用。人脸识别技术综合了计算机、通信、光学、电子、机械等多学科技术，在控制领域和智能建筑领域有着广阔的应用前景 。本文研究了基于聚类算法判别人脸图像的方法，达到应用于智能小区门禁系统和楼宇门禁系统的实际应用要求，如图1所示。图1 智能门禁报警系统...
人脸聚类框架(Face Cluster Framework)
qq_42189083的博客
12-01 6468
Face Cluster Framework (人脸聚类框架) English Version | 中文版 Intorduction 一个人脸图片聚类框架 对于给定的大量待聚类人脸图片，利用人脸特征抽取组件(face_feature_extract)进行人脸特征抽取，并对用抽取的人脸特征进行人脸聚类并进行图片归档。 采用的人脸聚类算法较当前主流人脸聚类算法效果更优，具体测评效果详见人脸聚类 Cluster Result 输入数据： 部分聚类效果： Requirements Pytho
【Python机器学习】K-Means算法对人脸图像进行聚类实战（附源码和数据集）
showswoller的博客
01-04 2168
【Python机器学习】K-Means算法对人脸图像进行聚类实战（附源码和数据集）
照片人脸识别聚类
rainwell的博客
08-29 1716
SeetaFaceEngine             人脸检测、对齐、识别，C++库jsoncpp           json C++库hiredis             redis C++库 onioncpp         onion C++库cmake             跨平台编译工具
label studio人脸聚类
最新发布
03-13
### 关于在 Label Studio 中进行人脸聚类 #### 使用 Label Studio 进行人脸聚类概述 Label Studio 是一个多用途的数据标注平台，支持多种类型的媒体文件标注工作。尽管其主要功能集中在人工标注方面，但通过自定义配置和集成外部算法，可以扩展用于自动化处理任务，比如人脸聚类。 #### 配置环境与安装必要组件 为了实现在 Label Studio 上的人脸聚类操作，通常需要额外引入人脸识别库（如 OpenCV、dlib 或者 face_recognition），并编写相应的 Python 脚本来完成特征提取及相似度比较的工作[^1]。 ```python import os from facerecognition import FaceRecognitionModel # 假设这是一个封装好的人脸识别模块 def load_images_from_folder(folder): images = [] for filename in os.listdir(folder): img_path = os.path.join(folder,filename) if os.path.isfile(img_path): try: image = cv2.imread(img_path) images.append(image) except Exception as e: print(f"Error loading {img_path}: ", str(e)) return images # 加载图片集合 image_set = load_images_from_folder('path_to_your_image_directory') # 初始化人脸识别模型实例 face_model = FaceRecognitionModel() # 对每一张照片执行编码获取面部向量表示形式 encodings = [face_model.encode_face(img) for img in image_set] # 应用K-means或其他聚类算法来分组这些编码后的脸部数据点 clusters = KMeans(n_clusters=number_of_expected_groups).fit(encodings) ``` #### 创建自定义插件以增强功能 对于更高级的应用场景，可以通过开发专属的 Label Studio 插件来简化流程。这涉及到创建一个新的 ML 后端服务作为插件的一部分，并将其注册到 Label Studio 的设置里。该插件负责接收来自前端界面的选择项，调用人脸识别API或者本地部署的服务来进行实时聚类分析，最后返回结果给用户查看或进一步编辑确认[^2]。 #### YAML 文件中的路径配置 当涉及具体的项目实施细节时，例如指定待处理图像的位置或是保存最终输出的地方，则需按照官方文档指导调整 `config.yaml` 文件内的相应字段。确保所有相关资源都能被正确访问是非常重要的一步[^4]。
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