人脸素描属性识别 代码:https://github.com/linkcao/FS2K_extract 问题分析 需要根据FS2K数据集进行训练和测试,实现输入一张图片,输出该图片的属性特征信息,提取属性特征包括hair(有无头发).hair_color(头发颜色).gender(图像人物性别).earring(是否有耳环).smile(是否微笑).frontal_face(是否歪脖).style(图片风格),详细信息均可通过FS2K的anno_train.json和anno_test.json…

云原生计算基金会CNCF(Cloud Native Computing Foundation, CNCF)Serverless Whitepaper v1.0对无服务器计算作了如下定义: Serverless computing refers to the concept of building and running applications that do not require server management. It describes a finer-grained deployme…

不久乘高铁出行,看见高铁火车站已经实现了"刷脸进站",而且效率很高,很感兴趣,今天抽时间研究一下,其实没那么复杂. 我基本上是基于https://github.com/ageitgey/face_recognition上的资料和源码做一些尝试和试验. 首先,需要配置我们的python环境,我悬着的python27(比较稳定),具体过程不多说了. 然后,需要安装这次的主角face_recognition库,这个的安装花了我不少时间,需要注意一下几点(按照本人的环境): 1,首先,安装vi…

身为一个.net程序员经过两天的采坑终于把人脸特征检测的项目跑通了,然后本文将以dlib项目中人脸特征检测工程为例,讲解dlib与opencv 在vs2017 C++ 项目中的编译与运行路径配置. 1.项目建立 首先建立一个C++控制台项目,然后根据自己的开发平台选择编译环境我是win10 64位系统所以我选择x64. 建立控制台项目 编译环境选择X64 2.Opecv 3.4.1安装配置 Opencv最新版下载地址:https://opencv.org/ 下载最新版本3.4.1 1.配置Ope…

1.在windows下编写人脸检测.识别系统.目前已完成:可利用摄像头提取图像,并将人脸检测出来,未进行识别. 2.在linux下进行编译在windows环境下已经能运行的代码. 为此进行了linux系统下OpenCv的安装. 在linux中安装OpenCv遇到了很多问题,已经解决,但是花费了不少时间.目前:可以在linux下编译OpenCv项目,但是运行生成的程序时出现问题.初步认定为采用了虚拟机而导致运行内存不足,程序直接崩溃,将继续解决这个问题. 花费较多时间安装OpenCv是有必要的,为…

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…

人脸检测及识别python实现系列(2)——识别出人脸 http://www.cnblogs.com/neo-T/p/6430583.html…

人脸检测及识别python实现系列(6)——终篇:从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步,激动时刻就要来临了,先平复一下心情,把剩下的代码加上,首先是为Model类增加一个预测函数: #识别人脸 def face_predict(self, image): #依然是根据后端系统确定维度顺序 if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE): image = resize_im…

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…

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv…