人脸识别(基于Caffe, 来自tyd) 人脸识别(判断是否为人脸) LMDB(数据库, 为Caffe支持的分类数据源) mkdir face_detect cd face_detect mkdir train val mkdir train/{0,1} mkdir val/{0,1} 将人脸数据放到train/1和val/1下 将非人脸数据放到val/0和val/0下 vim train.txt 0/xxx.jpg 0 1/xxx.jpg 1 vim val.txt 1/xxx.jpg 1 0…

本文用记录基于Caffe的人脸性别识别过程.基于imdb-wiki模型做finetune,imdb-wiki数据集合模型可从这里下载:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/. 准备训练环境 (1)准备OS:Ubuntu16.04 (2)安装Nvidia GPU Driver https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us (3)安装CUDA https://docs.nv…

注:本次安装因为我要安装的是win10(64bit)python3.7与OpenCV3.4.3教程(当下最新版,记录下时间2018-11-17),实际中这个教程的方法对于win10,32位又或是64位系统是通用的,软件版本按需选择就行了. 为什么用python3系列的呢,大家都懂,python2将会在2020年停止更新维护?年份我忘了,反正顺应时代的发展就对了,跟随历史进程的脚步,不要被历史洪流所抛弃. 好,废话不多说,Let's Do It! 1.安装Python环境推荐使用Anaconda.…

本篇文章主要记录的是人脸检测数据源制作与ALEXNET网络训练实现检测到人脸(基于caffe). 1.数据获取 数据获取: ① benchmark是一个行业的基准(数据库.论文.源码.结果),例如WIDER Face.FDDB ② 优秀论文,通常实验阶段都会介绍它所使用的数据集,公开数据集可以下载.申请数据集的时候,最后使用学校的数据集. ③ 论坛或者交流社区:如thinkpace ④ 数据规模,越大越好  如本实验中4w多 二分类数据:第一类人脸,第二类非人脸 人脸数据:路径/xxx.jpg…

高新波教授团队异质人脸图像识别研究取得新突破,有望大大降低刑侦过程人力耗费并提高办案效率         近日,西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队,在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展,其对香港中文大学人脸素描标准数据库(CUFS)的识别准确率达到了99.67%,领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队.根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统,一旦应用到刑侦过程中,有望帮助办案人员大大缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围,降低刑侦过程中的人力耗费并提高办案效率. 1:异质人脸识别:基于图像合成…

一.Face Recognition软件包 我们的人脸识别基于face_recognition库.face_recognition基于dlib实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%. 人脸数字化 人脸识别的第一步是检测照片中的人脸区域,然后将人脸的图像数据转换成一个长度为128的向量,这128个数据代表了人脸的128个特征指标,如下所示 1.安装Face Recognition软件包 使用python虚拟环境进行安装.现有一个mysuperset的python3.6虚拟环境,进入虚…

            前面我们学习了基于特征脸的人脸识别,现在我们学习一下基于Fisher脸的人脸识别,Fisher人脸识别基于LDA(线性判别算法)算法,算法的详细介绍可以参考下面两篇教程内容: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html LDA算法细节参考: http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3435750.html   程序代码: #includ…

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…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…