人脸检测识别深度学习记录

最新推荐文章于 2025-04-24 11:41:49 发布

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#达赖人脸检测识别

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越复杂的问题需要越深层的神经网络来处理，而越深层的神经网络其模型的复杂度越高，而复杂度越高的模型需要拟合的函数越复杂，这意味着我们需要拟合的函数H(x)可能有更多的局部最小值，也就是说我们有更大的概率收敛到局部最小值，一个解决这种问题的办法是把一个复杂的问题分解成几个更简单的问题处理

例如，在人脸检测识别中，人脸的检测加识别就是一个复杂的问题，如果直接把原图片直接放入网络输出结果效果并不好，我们把人脸检测和识别分开处理，先在原图片中检测人脸，如果检测到人脸则将人脸部分crop出来再放入识别的网络识别，如果没有检测到人脸则直接输出0即负例。
这里写图片描述

如果识别部分的准确率依然不高的话，可以将人脸crop成不同的几个小patch分别训练与之对应的CNN再将各自的输出结果连接起来放入fc层分类，如下图
这里写图片描述

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人脸识别：基于深度学习的人脸识别_（1）.人脸识别概述

zhubeibei168的博客

03-04

905

人脸识别是指通过计算机技术，从图像或视频中检测、识别和验证人脸的技术。这项技术可以分为几个主要步骤：人脸检测、人脸对齐、特征提取和身份识别。人脸检测是识别图像中是否存在人脸，人脸对齐是将检测到的人脸校正到标准位置，特征提取是从人脸图像中提取关键特征，身份识别是根据提取的特征比对数据库中的已知人脸，确定身份。人脸识别技术的发展历程可以分为早期研究和深度学习时代的崛起。早期研究主要基于传统的计算机视觉方法，如Haar特征和LBP特征，这些方法在简单的场景下效果较好，但在复杂环境中表现不佳。

人脸识别技术：从算法到深度学习的全面解析

梵心白莲的博客

11-07

5641

人脸识别技术作为一种重要的生物识别技术，在当今社会中具有举足轻重的地位。它广泛应用于各个领域，如金融领域的实名认证、安保领域的门禁系统、通行领域的火车站和地铁站检票、泛娱乐领域的美颜相机和短视频特效处理、公安和司法领域的逃犯追捕和服刑人员管理、自助服务设备以及考勤和会务等。

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基于深度学习的人脸检测技术

weixin_44978992的博客

06-22

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py 深度学习人脸检测

人脸识别中的深度学习

qq_54809548的博客

05-08

2747

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]。

深度学习在人脸识别中的应用综述合集 | Deep Face

weixin_51672245的博客

05-05

4278

人脸识别的流水线包括四个阶段：检测⇒对齐⇒表达⇒分类。其中，特征提取与度量，是人脸识别问题中的关键问题，也是相关研究的难点之一。人脸对齐同样是难以解决的问题，特别是在无约束的环境下。

gitblog_01176的博客

08-19

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深度学习人脸检测与人脸识别

白拾的博客

12-13

1万+

一、概述 1. 基本概念人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。 2. 人脸检测与识别的应用实名认证人脸考...

基于PyTorch的深度学习人脸检测与识别设计源码

10-05

本项目是一个基于PyTorch框架开发的深度学习系统，专注于人脸检测与识别技术，提供了完整的设计源码。该项目包含了45个文件，这些文件分布于不同的功能类别中，总计包括29个Python脚本，这些脚本是整个系统运行的...

基于Pytorch深度学习的dface人脸检测与识别系统设计源码

10-01

本项目是一个基于PyTorch深度学习框架的人脸检测与识别系统设计的源码包，总共包含39个文件，覆盖了从数据准备、模型训练、系统测试到结果展示的完整流程。系统的设计旨在提供一种高效、准确的人脸识别技术方案，该...

基于深度学习的人脸识别考勤系统.zip

02-20

前端负责用户交互，后端处理业务逻辑，数据库存储员工信息和考勤记录，人脸识别服务则通过API接收图片，进行人脸检测和识别，并返回结果。总结，这个项目将深度学习技术与Java编程相结合，构建了一个高效、准确的...

深度学习目标检测算法yolo训练人脸数据集建立基于 YOLOv8 和 PyQt5 的人脸检测识别系统可实现人脸检测与识别

最新发布

2401_86822270的博客

04-24

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深度学习目标检测算法yolo训练人脸数据集建立基于 YOLOv8 和 PyQt5 的人脸检测识别系统可实现人脸检测与识别

这就是神经网络 19：深度学习-人脸检测-S3FD

yuanlulu的博客

06-24

2246

概述本文介绍1篇人脸检测方面的工作，这是2017年的工作。S3FD是SSD类的检测器，为人脸检测做了相应优化和修改。即使放在今年（2019）,这个工作的结果也都是SOTA级的存在。前段时间写了文章总结FaceBoxes，那篇文章和本文的主角S3FD是同一个实验室出品的，都来自中国，并且在榜单中都取得了当时最好的成绩。动机论文一般都要先写出当前存在的问题，然后才好展开具体的方法。本文的动机就...

深度学习系列10：人脸识别概述

kittyzc的博客

08-25

1万+

本文参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/76513217 1. 基础这是一篇review的文章。下图是基本流程： 1.1 数据集公开数据集的变迁如下： 1.2 前处理人脸处理的变迁如下： 1.3 网络架构主架构的变迁如下图： 1.4 目标函数通常，人脸识别可分为人脸识别和人脸验证。前者将一个人脸分类为一个特定的标识（identification），而后者确定一对图片是否属于同一人（Verification）。闭集（open-set）是测试图像在训练集中可能出现过

深度学习框架人脸识别介绍

captain_wangnb的博客

02-14

1万+

简介基于深度卷积网络的人脸识别，流程基本上一致，如下图所示，可以看做是一个基本框架：图1 人脸识别基本框架由上图，可以看到，人脸识别分为以下几个主要步骤：输入图像：可以做一些图像前处理操作，比如：调整亮度、去噪等人脸检测：检测人脸位置，可以加入一些活体检测之类的算法人脸对齐：实际场景中，人脸一般都是歪的，需要基于人脸关键点进行对齐人脸裁剪：将对齐后人脸抠出，作为后续深度特征网络的输入人脸特征提取：通过DCNN网络，对人脸图进行建模，得到人脸特征人脸特征比对：使用比对算

人脸检测

天生我才必有用，千金散尽还复来！

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4302

转自：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NTE4NTUwOQ==&mid=402840844&idx=1&sn=25cce8cdd0d6403943074bce18949b61&scene=23&srcid=0412qbNrW1nazc9f8h0tRljV#rd 本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人

深度学习人脸检测综述

yangpan011的博客

04-25

6990

深度学习在计算机视觉的应用中已经十分广泛，其效果相比于传统方法也有很大的提高。本文就人脸检测这个领域，介绍深度学习在人脸检测领域的发展。深度学习人脸检测最早的代表作之一是2015年CVPR的一篇论文《A Convolutional Neural Network Cascade for FaceDetection》，下文简称CascadeCNN。这篇文章保留了传统人脸检测方法中Cascade的概念，...

深度学习之人脸检测实践

人如墨的博客

07-24

2389

人脸检测通常是人脸识别等复杂任务的第一步操作，目前主流的人脸检测算法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24816781。这里主要记录一些常用的算法实践，目前只有OpenCV提供的Haar级联检测和调用Face++的人脸检测接口，后续实践后会补充，相当于做个小小的积累。 1. OpenCV的Haar级联检测：安装OpenCV；下载人脸检测模型：...

一文综述人脸检测算法（附资源）