这是一篇面向新手的博文:因为本人也是新手,记录一下自己在做这个项目遇到的大大小小的坑. 按照下面的例子写就好了 import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as np from torchvision import transforms as T from torch import nn from torch.autograd import Variable

数据集: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 24 18:21:21 2019 @author: 92958 """ import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.p

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

未写完 采用C++,opencv+opencv contrib 4.1.0 对手机相册内人物opencv人脸识别,身份识别学习 最近事情多,介绍就先不介绍了 photocut.c #include "pch.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <vector> #include "CameraFace.h" #include "PhotoFace.h" #include &l

一.问题分析 1. 问题描述 在Yale数据集上完成以下工作:在给定的人脸库中,通过算法完成人脸识别,算法需要做到能判断出测试的人脸是否属于给定的数据集.如果属于,需要判断出测试的人脸属于数据集中的哪一位.否则,需要声明测试的人脸不属于数据集. 2. 数据集分析 Yale人脸数据集由耶鲁大学创建,包含15个人,每个人有不同表情.姿态和光照下的11张人脸图像,共165张图片,每张图片大小为100*100.整个数据集非常小,图片信息也较为简单. 如图1所示,数据集中人脸数据已经标定,因此这并不是传统

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统. 为了便于中国开发者研究学习人脸识别.贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文. 向本项目的所有贡献者致敬. 英译汉:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy Translator's note: f

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>zw_halcon人脸识别 经常有用户问,halcon人脸识别方面的问题. 可能是cv在人脸识别.车牌识别方面的投入太多了. 其实,人脸识别.车牌识别,只是图像处理,机器视觉一个很小的领域,对于halcon而言,非常简单. 人脸识别.车牌识别,ocr.汉字识别原理.算法都差不多,自己建库就可以了. halcon与cv不同,面对的是工业(超市)流水线,建库基本是全自动的,扫描一下,和二维码差不多,就自动生成了相关的模型库. 非常简单,halco

最近在搞人脸识别,下载数据集走得比较心累.很多数据集太大了.没有啥标签.先搞一个小的玩玩.还找到的是pgm灰度图.索性写了个小脚本,用来转换.同时写脚本打标签. 数据集地址:http://download.csdn.net/detail/u014609362/7804183#comment 代码附上. from PIL import Imageimport osimport shutilimport retextfile=''filex=open(textfile,'w+')def main()

Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来.Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征.如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识. 同时作者要感谢cnblogs上的大牛JerryLead,本篇博文基

Face++人脸识别 进入官网 Face++ 致力于研发世界最好的人脸技术,提供免费的API和SDK供企业和开发者调用,更有灵活的定制化服务满足不同需求.已有多家公司使用Face++技术服务,完成包括人脸搜索.定位.识别.智能美化等功能.我们旨在为合作者提供完善的技术与维护服务. 百度媒体云人脸识别 进入官网 百度媒体云人脸识别服务,依托百度业界领先的人脸识别算法,提供了人脸检测.五官定位.人脸属性检测等功能.媒体云人脸识别服务通过提供一系列HTTP Restful API及跨终端平台SDK,实

自动人脸识别的经典流程分为三个步骤:人脸检测.面部特征点定位(又称Face Alignment人脸对齐).特征提取与分类器设计.一般而言,狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究. 在深度学习出现以前,人脸识别方法一般分为高维人工特征提取(例如:LBP, Gabor等)和降维两个步骤,代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法.在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示. 一般而言,人脸识别的研究历史可以分

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,目前最强人脸识别算法,已经三代. 如今,深度学习方兴未艾,大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段,人脸识别也不例外,香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.虽然是今年7月份才出的成果,但连发三箭,皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之

DeepFace基本框架 人脸识别的基本流程是: detect -> aligh -> represent -> classify 人脸对齐流程 分为如下几步: a. 人脸检测,使用6个基点 b. 二维剪切,将人脸部分裁剪出来 c. 67个基点,然后Delaunay三角化,在轮廓处添加三角形来避免不连续 d. 将三角化后的人脸转换成3D形状 e. 三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转,使人脸的正面朝前. g. 最后放正的人脸 h. 一个新角度的人脸(在论文中没有用到

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

一．百度人脸识别服务 1.官方网址:http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/464.html 2.提供的接口包括: 2.1 多人脸比对:请求多个人脸图片做比对,使用前无需人脸注册过程.即同时上传多张图片,返回结果为每对图片的比对分数 2.2 人脸识别:返回指定group中所有username的注册人脸和query人脸的相似度,返回结果按照相似度排序:人脸识别需要先在group里注册username和人脸图片,您可以使用这个功能自己实现一个

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法. 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去.但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了.这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统.该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2

1.简介:facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库,有兴趣的同学可以扒扒源代码:https://github.com/davidsandberg/facenet 2.安装和配置 facenet 我们先将 facenet 源代码下载下来: git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git 在使用 facenet 前,务必安装下列这些库包: 或者直接移动到 facenet 目录下,一键安装 pip install -r

[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition 1.背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch.但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识