原文:https://my.oschina.net/wujux/blog/2221444 实现思路: 1.使用Dlib识别并提取脸部图像 2.使用VGG Face模型提取脸部特征 3.使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征 代码如下: import time import numpy as np import sklearn import sklearn.metrics.pairwise as pw import cv2 import dlib prototxt = 'datas/models

人脸相似度检测主要是检测两张图片中人脸的相似度,从而判断这两张图片的对象是不是一个人. 在上一篇文章中,使用CNN提取人脸特征,然后利用提取的特征进行分类.而在人脸相似度检测的工作中,我们也可以利用卷积神经网络先提取特征,然后对提取的特征进行利用. 我们取fc7提取的4096维特征,然后对两个向量进行pairwise相似度检测,即可得到人脸相似度,然后设定一个阈值,判断是否维同一个人.

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

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

很久之前做的东西了,最近做了一个人脸相似度检测,里面用到了这里的一个模型,所以抽个空把人脸年龄检测的思路总结一下. 与其他CNN分类问题类似,人脸年龄预测无非就是将人脸分为多个类别,然后训练卷积神经网络,最后利用训练好的卷积神经网络进行分类即可. 但是在人脸年龄分类方面,有几个比较重要的问题,第一,人脸数据集不好获取,第二,人脸对偏移,光照敏感度很高.第三,特征不容易提取. 在数据集方面,我直接用了歪果仁的一个数据集,大概有40W张图片,分为100个年龄类,虽然质量不高,但是勉强可用. 对人脸图

[题意] 有n个巨人要去Park聚会.巨人A和先到巨人B那里去,然后和巨人B一起去Park.B君是个土豪,他家的停车场很大,可以停很多车,但是Park的停车场是比较小.只能停k辆车.现在问你在这个限制条件下.巨人到达Park的最短距离. 如果把那个条件去掉.那么就是就是求最小生成树.加上那个条件其实就是求顶点度数限制为k的最小生成树. Input Input will consist of one problem instance. The first line will contain a s

一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的算法,需要熟悉Siamese Networks(经典老文献<Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network

(首先要%miskcoo,这位dalao写的博客(这里)实在是太强啦qwq大部分多项式相关的知识都是从这位dalao博客里面学的,下面这篇东西是自己对其博客学习后的一些总结和想法,大部分是按照其博客里面的思路来分析的,并添加了一些自己的理解) 多项式求逆(元) 定义 对于一个多项式\(A(x)\),如果存在一个多项式\(B(x)\),满足\(B(x)\)的次数小于等于\(A(x)\)且\(A(x)B(x)\equiv 1(mod\ x^n)\),那么我们称\(B(x)\)为\(A(x)\)在模\

利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s)        sittin (e→i)        sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Le

Levenshtein:莱文斯坦距离 Levenshtein的经典算法,参考http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance的伪代码实现的,同时参考了一些C++的实现,求字符串相似度. 下面求出结果是0.0~100.0,   表示为0%~100%. static inline int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } +(float)likePercentByCompareOriginText

目前只封装了人脸检测部分的类库,供大家交流学习,肯定有问题,希望大家在阅读使用的时候及时反馈,谢谢!使用虹软技术开发完成 戳这里下载SDKgithub:https://github.com/dayAndnight2018/HRFace2_0 目前包含了以下功能:  激活:ResultCode result = EngineActivate.ActivateEngine(stringappId, string appKey) –appid和appkey在官网获取 – result是一个枚举的状态码

java人脸识别 虹软ArcFace 2.0,java SDK使用.人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址:http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace功能简介 人脸检测人脸跟踪人脸属性检测(性别.年龄)人脸三维角度检测人脸对比本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装,2.0的使用比1.x的版本使用更方便,api更集中更科学人脸识别: 人脸特征值抽取 人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间 [相似度越接近1.0

此程序基于 虹软人脸识别进行的开发 前提条件从虹软官网下载获取ArcFace引擎应用开发包,及其对应的激活码(App_id, SDK_key)将获取到的开发包导入到您的应用中 App_id与SDK_key是在初始化的时候需要使用基本类型所有基本类型在平台库中有定义. 定义规则是在ANSIC 中的基本类型前加上字母“M”同时将类型的第一个字母改成大写.例如“long” 被定义成“MLong”数据结构与枚举 AFR_FSDK_FACEINPUT描述: 脸部信息定义typedef struct{MRE

目前只封装了人脸检测部分的类库,供大家交流学习,肯定有问题,希望大家在阅读使用的时候及时反馈,谢谢!使用虹软技术开发完成 戳这里下载SDKgithub:https://github.com/dayAndnight2018/HRFace2_0目前包含了以下功能: 激活:ResultCode result = EngineActivate.ActivateEngine(stringappId, string appKey)–appid和appkey在官网获取– result是一个枚举的状态码获取引擎

首先感谢虹软,是你们提供这么好的SDK支撑了我们的想象力! 这是一个用javav编写的可视化应用,用户通过自己的脸和计算机进行交互,计算机则通过萌萌女孩的语音和用户对话.核心程序就是利用ArcFace2.0识别性别.年龄,但是为了获得正面脸,会根据ArcFace2.0的人脸3D角度.用语音提醒用户,这是一个的互动环节.最后,程序会幽默的.萌萌的告诉用户他的性别.年龄. 获取SDK 请戳这里 完整的项目源码.可执行程序,放在百度网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/1eHF

题意:求多项式的逆 题解:多项式最高次项叫度deg,假设我们对于多项式\(A(x)*B(x)\equiv 1\),已知A,求B 假设度为n-1,\(A(x)*B(x)\equiv 1(mod x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\),\(A(x)*B'(x)\equiv 1(mod x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\) 两式相减得\(B(x)-B'(x)\equiv 0(mod x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\),

前言 这是最后一篇介绍python在七牛云平台的应用了,因为-前两篇文章第一篇分享了怎么安装七牛的官方库以及怎么对自己的空间进行下载上传,删除等行动.而第二篇则分享了怎么利用七牛的API接口,由于七牛的接口方式几乎差不多,所以不再对七牛的各个SDK进行测试了,像是物体识别,格式转换等等很实用的功能.有兴趣的朋友可以分享下自己的经验.而这最后一篇介绍七牛主要是来讲述怎么用urlbase64编码链接.以及怎么得到一些API回传的JSON格式的数据.这样几乎七牛的所有API都可以使用了. 背景介绍 当

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~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 我叫陈新宇,在格灵深瞳负责数据流的研发,首先特别感谢如今老师,他们把Kafka一个优秀的消息中间件写出来,也感谢腾讯云做了调优工作,现在就该到我们这些做应用的人用它的时候了,我会从我们应用的层面讲一下它在我们PAAS平台中的应用,讲应用可能很难脱离业务,所以我可能会先给大家解释一下业务,这个业务中的应用,我觉得如何写卡,不卡如何设消费的骨肉普觉得这些东西大家可以自己看看文档,我就不给大家详细的描

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参考 有空再更新下用c++, 下面用的Java Dijkstra:适用于权值为非负的图的单源最短路径,用斐波那契堆的复杂度O(E+VlgV) BellmanFord:适用于权值有负值的图的单源最短路径,并且能够检测负圈,复杂度O(VE) SPFA:适用于权值有负值,且没有负圈的图的单源最短路径,论文中的复杂度O(kE),k为每个节点进入Queue的次数,且k一般<=2,但此处的复杂度证明是有问题的,其实SPFA的最坏情况应该是O(VE). Floyd:每对节点之间的最短路径. 先给出结论: (1

基于2-channel  network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的