keras_cnn_实现人脸训练分类 废话不多扯,直接进入正题吧!今天在训练自己分割出来的图片,感觉效果挺不错的,所以在这分享一下心得,望入门的同孩采纳. 1.首先使用python OpenCV库里面的人脸检测分类器把你需要训练的测试人脸图片给提取出来,这一步很重要,因为deep learn他也不是万能的,很多原始人脸图片有很多干扰因素,直接拿去做模型训练效果是非常low的.所以必须得做这一步.而且还提醒一点就是你的人脸图片每个类别的人脸图片光线不要相差太大,虽然都是灰度图片,但是会影响你的结果…

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并…

虹软最新版 python 接口 完整版 当前开源的人脸检测模型,识别很多,很多小伙伴也踩过不少坑.相信不少使用过dlib和facenet人脸识别的小伙伴都有这样的疑惑,为什么论文里高达99.8以上的准确率,自己实际使用下来的准确率却并不好,甚至用来落实到百人以内的人脸识别,都经常出现误识别现象,造成这样的现象最主要的原因来自于训练人脸识别模型的样本和国内人脸有差距.因此,这些看似准确率很高的模型,直接拿来做项目使用是不行的,测试两种模型在使用几百人的考勤图片上的表现,准确率上dlib和facen…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:周景超 在上一期中介绍了我们团队部分已公开的国际领先的研究成果,近期我们有些新的成果和大家进一步分享. 1 人脸进展 人脸是最重要的视觉信息之一.以貌识人.以貌取人是人的本性,也是最自然.最常用的身份确认和交互方式之一.互联网和移动互联网上每天上传和传播的天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关的(比如国际知名互联网公司Facebook每天都有亿级以上的海量人脸照片和视频上传),因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接…

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多…

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计…

TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(一)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80208297 TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(二)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80229307 TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(三)https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/80547975 TensorF…

简介 市面上基于嵌入式平台的神经网络加速平台有很多,今天给大家带来是百度大脑出品的EdgeBoard.按照官网文档的介绍,EdgeBoard是基于Xilinx Zynq Ultrascale+ MPSoC系列芯片打造的一款深度学习加速套件,也就是比较常见的利用FPGA进行加速的方案. 开箱 收到的EdgeBoard,是一个淡黄的纸盒子,将其打开,里面共有四样物品,分别为: EdgeBoard本体一块,相比官网上的图片,多出了散热器.风扇以及起到保护作用的亚克力板 已经刷好固件的SD卡一张 12V…

OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库.提供了很多图像处理常用的工具 批注:本文所有图片数据都在我的GitHub仓库 读取图片并显示 import numpy as np import cv2 as cv original = cv.imread('../machine_learning_date/forest.jpg') cv.imshow('Original', original) 显示图片某个颜色通道的图像 blue = np.zeros_like(original) bl…

近几年来,兴起了一股人工智能热潮,让人们见到了AI的能力和强大,比如图像识别,语音识别,机器翻译,无人驾驶等等.总体来说,AI的门槛还是比较高,不仅要学会使用框架实现,更重要的是,需要有一定的数学基础,如线性代数,矩阵,微积分等. 幸庆的是,国内外许多大神都已经给我们造好“轮子”,我们可以直接来使用某些模型.今天就和大家交流下如何实现一个简易版的人脸对比,非常有趣! 整体思路: 1.预先导入所需要的人脸识别模型: 2.遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子: 3.输入一张新的图像…

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS…

CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training 摘要 我们提出了一个变分生成对抗网络,一个包含了与生成对抗网络结合的变分子编码器,用于合成细粒度类别的图像,比如具体某个人的脸或者某个类别的目标.我们的方法构建一张图片作为概率模型中的一个标签成分和潜在属性.通过调整输入结果生成模型的细粒度类别标签,我们能够通过随机绘制潜在属性向量中的值来生成指定类别的图像.我们方法的创新点在于两个方面: 首先是我们提出了在判别…

FaceNet算法-理论学习篇 @WP20190228 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目 录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.LFW数据集简介 二.FaceNet算法简介 FaceNet算法=MTCNN模型+FaceNet模型 三.FaceNet算法理论 3.1 MTCNN人脸检测与对齐模型 3.2 FaceNet人脸比对模型 四.FaceNet的基本使用 4.1 FaceNet环境安装 4.2 使用1-评估预训练模型的准确率 4.2.1 处理数据集(对齐数据集) 4.2.2 解压下载已训练模型 4.…

对神经网络的木马攻击 Q: 1. 模型蒸馏可以做防御吗? 2. 强化学习可以帮助生成木马触发器吗? 3. 怎么挑选建立强连接的units? 本文提出了一种针对神经元网络的木马攻击.模型不直观,不易被人理解,攻击具有隐蔽性. 首先对神经元网络进行反向处理,生成一个通用的木马触发器,然后利用外部数据集对模型进行再训练,将恶意行为注入到模型中.恶意行为只会被带有木马触发器的输入激活. 不需要修改最初的训练过程,这通常需要几周到几个月的时间.应用我们的攻击需要几分钟到几个小时. 不需要用于训练模型的数据…

****************************************************************************** 本文主要介绍AI能力平台的人脸识别技术的测试过程之一,仅供学习参考 1.测试背景介绍 2.AI能力平台的架构 3.图像识别-人脸识别技术测试探索 4.业务场景思维导图 ****************************************************************************** 一.测试背景介绍…

论文标题:MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者:Andrew G.Howard  Menglong Zhu  Bo Chen ..... 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 代码地址: TensorFlow官方 github-Tensorflo…

有人说,「深度学习“等于”深度卷积神经网络算法模型+大规模数据+云端分布式算力」.也有人说,「能够在业内叱咤风云的AI都曾“身经百战”,经历过无数次的训练与试错」.以上都需要海量数据做依托,对于那些数据量匮乏的领域,就衍生出了数据增强技术.即,根据一个原始数据,稍作改动,变成一个对于AI来说的全新的数据. 01 为什么做数据增强? 数据规模的重要性到底怎样呢?可以说,深度学习的火热和蓬勃发展,直接源于普林斯顿大学教授李飞飞及她所带领的团队创作的一个包含百万级图片的数据集ImageNet.工业级人…

论文标题:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文作者:Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861…

人脸照片自动生成游戏角色_ICCV2019论文解析 Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Shi_Face-to-Parameter_Translation_for_Game_Character_Auto-Creation_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 角色定制系统是角色扮演…

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐…

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face…

原文地址如下: https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions ---------------------------------------------------------------- 泰坦尼克数据科学解决方案: 1. 工作流程步骤: 在 Data Science Solutions book 这本书里,描述了在解决一个竞赛问题时所需要做的具体工作流程: 问题的定义 获取训练数据以及测试数据 加工.准备以及…

队名 火箭少男100 组长博客 林燊大哥 作业博客 Alpha 冲鸭! 成员冲刺阶段情况 林燊(组长) 过去两天完成了哪些任务 协调各成员之间的工作,对多个目标检测及文字识别模型进行评估.实验,选取较优模型YOLOv3及CRNN来完成本次算法. 评估.实验了CTPN.YOLO等目标检测模型 实现了CTPN模型并且完成模型的训练. 完成算法组的算法衔接. 展示GitHub当日代码/文档签入记录(组内共享) 接下来的计划 实现基于时间衰减因子的推荐算法 进一步训练模型 还剩下哪些任务 燃尽图(组内共…

揭开webRTC媒体服务器的神秘面纱--WebRTC媒体服务器&开源项目介绍 WebRTC生态系统是非常庞大的.当我第一次尝试理解WebRTC时,网络资源之多让人难以置信.本文针对webRTC媒体服务器和相关的开源项目(如kurento,janus,jitsi.org等)做一些介绍.并且将尝试降低理解WebRTC的业务价值所需要的技术门槛. 何为WebRTC服务器? 自从WebRTC诞生之初以来,该技术的主要卖点之一是它可以进行点对点(browser-to-browser)通信,而几乎不需要服务…

      在前面一篇教程中,我们学习了OpenCV中基于特征脸的人脸识别的代码实现,我们通过代码 Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer(); 创建了人脸识别模型类,该识别模型类基于特征值人脸.该类有几个重要的成员: int _num_components; double _threshold; vector<Mat> _projections; Mat _labels; Mat _eigenvectors; M…

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac…

o## 队名 火箭少男100 组长博客 林燊大哥 作业博客 Alpha 冲鸭! 成员冲刺阶段情况 林燊(组长) 过去两天完成了哪些任务 协调各成员之间的工作,对多个目标检测及文字识别模型进行评估.实验,选取较优模型YOLOv3及CRNN来完成本次算法. 评估.实验了CTPN.YOLO等目标检测模型 实现了CTPN模型并且完成模型的训练. 完成算法组的算法衔接. 展示GitHub当日代码/文档签入记录(组内共享) 接下来的计划 实现基于时间衰减因子的推荐算法 进一步训练模型 还剩下哪些任务 燃尽图…

队名 火箭少男100 组长博客 林燊大哥 作业博客 Alpha 冲鸭! 成员冲刺阶段情况 林燊(组长) 过去两天完成了哪些任务 协调各成员之间的工作,对多个目标检测及文字识别模型进行评估.实验,选取较优模型YOLOv3及CRNN来完成本次算法. 评估.实验了CTPN.YOLO等目标检测模型 实现了CTPN模型并且完成模型的训练. 完成算法组的算法衔接. 展示GitHub当日代码/文档签入记录(组内共享) 接下来的计划 实现基于时间衰减因子的推荐算法 进一步训练模型 还剩下哪些任务 燃尽图(组内共…