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离线识别率高达 99% 的 Python 人脸识别系统

目录1、人脸检测(Face Detection)：2、人脸配准(Face Alignment)：3、人脸属性识别(Face Attribute)：4、人脸提特征(Face Feature Extraction)：5、人脸比对(Face Compare)：6、人脸验证(Face Verification)：7、人脸识别(Face Recognition)：8、人...

目录一、人脸识别技术概述二、深度学习技术的原理三、梯度下降四、基于 CNN 卷积神经网络进行人脸识别一、人脸识别技术概述人脸识别技术大致由人脸检测和人脸识别两个环节组成。之所以要有人脸检测，不光是为了检测出照片上是否有人脸，更重要的是把照片中人脸无关的部分删掉，否则整张照片的像素都传给 f(x) 识别函数肯定就不可用了。人脸检测不一定会使用深度学习技术，因为这里的...

在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。我们在这方面的主要工作包括： 基于LGBP的人脸识别方法 问题：统计学习目前已经成为人脸识别领域的主流方法，但实践表明，基于统计学习的方法往往会存在“推广能力弱”的问题，尤其在待识别图像“属性”未知...

detection作者建立了一个叫post classifier的分类器，方法如下：1.样本准备：首先作者调用opencv的Viola-Jones分类器，将recal阀值设到99%，这样能够尽可能地检测出所有的脸，但是同时也会有非常多的不是脸的东东被检测出来。于是，检测出来的框框们被分成了两类：是脸和不是脸。这些图片被resize到96*96。2.特征提取：接下来是特征提取，怎么提取呢...