基于深度神经网络的遮挡人脸识别算法的研究（小白初学）研究背景在自然条件下人脸面部的光照变化、角度变化、表情变化以及存在遮挡物，使得采集到的人脸图像存在人脸特征的损失。因此研究遮挡人脸识别算法提高识别的准确率具有重大的意义。算法介绍基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别模型基于级联卷积神经网络(MTCNN)的人脸识别算法基于对抗网络(GAN)的人脸修复算法基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别算法首先先
Face RecognitionWhat is face recognition?首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。人脸识别：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，即一对多问题。一般地，人脸识别比人脸验证更难一些。因为假设人脸验证系统
一、人脸识别人脸验证（Face Verification）和人脸识别（Face Recognition）的区别：人脸验证：一般指一个一对一问题，只需要验证输入的人脸图像是否与某个已知的身份信息对应；人脸识别：一个更为复杂的一对多问题，需要验证输入的人脸图像是否与多个已知身份信息中的某一个匹配。一般来说，由于需要匹配的身份信息更多导致错误率增加，人脸识别比人脸验证更难一些。二、One-Shot 学习
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值，它的结构如下图所示：1、Input Image -> Detect输入：原始的可能含有人脸的图像。输出：人脸位置的bounding box。这一步一般我们称之为“人脸检测”(Face Detection)，在OpenFace中，使用的是dli
本次学习笔记主要记录学习深度学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、花书。作者能力有限，如有错误等，望联系修改，非常感谢！ 卷积神经网络（四）- 特殊应用：人脸识别和神经风格转换一、什么是人脸识别(What is face recognition)二、One-Shot学习(One-shot learning)三、Siamese网络(Siamese network)四、Triplet损失(Trip
本周讲的是特殊应用：人脸识别和神经风格转换1、什么是人脸识别？你学了很多卷积神经网络的知识。我这周准备向你展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。在人脸识别的相关文献中，人们经常提到人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）。这是人脸验证问题，如果你有
4.1 什么是人脸识别 人脸验证face verification：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，是一对一问题。 人脸识别face recognition：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，是一对多问题。 人脸识别更难。因为假设人脸验证系统的错误率是1%，那么在人脸识别中，输出分别与K个模板都进行比较，则相应的错误率就会增加，约K%。模板个数越多，错误率越大一些。
作为一个小白，用人脸识别上手了一下，收获还是挺大的。使用环境python3.7 tensorflow 2.2.0 opencv-python 4.4.0.40 Keras 2.4.3 numpy 1.18.5，具体安装过程以及环境搭建省略，可借鉴网上。具体目标通过卷积神经网络训练自己数据并能成功识别自己实现步骤如下图所示1. 人脸数据采集与读取1.1 数据采集 本数据集使用opencv打开摄像头，
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2023-08-08 14:01:51
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基于卷积神经网络（CNN）的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术，基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统，系统将由以下几个部分构成：制作人脸数据集、CNN神经网络模型训练、人脸检测、人脸识别。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。关键词: 神经网络； 图像处理； 人脸检测；人脸识别；TensorFlow；模型训练一、设计目标 1.掌握人脸识
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2023-09-10 11:23:53
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在本文中，我们继续来讲一下池化层、全连接层的基础知识。我们这里所说的全连接层，就是上篇文章中所说的5层网络中的O5层，其实它如果更细分的话，又可以分成Affine层和输出层。
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2023-07-31 17:40:18
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特殊应用：人脸识别和神经风格转换这周是卷积神经网络的第二个应用内容——人脸识别4.1 什么是人脸识别？比如进某个公司需要刷脸才能进入，机器可以识别出你是否是该公司的一员，且具体是哪一个人。 人脸验证和人脸识别是不一样的，验证是1对1，指定验证是否为某一个人，而识别是1对多，需要识别出具体是一群人里的哪一个人，后者难度更大。4.2 One-Shot学习一次学习就是指数据库中每个人的图片只有一张，每个
写个神经网络(Tensorflow,opencv,dlib,cnn,人脸识别)
很久以前看吴恩达老师的视频和西瓜书时用jupyter写的，今天想起来就把它转到这里图像识别、目标检测、风格迁移人脸识别人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别： 人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。 人脸识别：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，即一对多问题。One Shot Learnin
基于CNN的人脸识别（上）代码下载一、 CNN概述1.1 CNN发展历程1.2 CNN基本结构二、 CNN算法原理2.1 CNN基本网络结构2.1.1输入层2.1.2卷积层2.1.3池化层2.1.4全连接层2.1.5 激励层 具体代码实现可参看 Keras深度学习应用1——基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别（下） 代码下载Github源码下载地址：https://github.com/Kyr
人脸识别各算法详解最近，由于工作需要，为了找到一款高效的人脸识别算法，对各种人脸识别算法都研究了一番，以下记录的是各算法的理论基础。一.MTCNN本文章主要介绍MTCNN算法的流程，MTCNN主要由三个框架组成，分别是PNet，RNet，ONet。下面将分别介绍这三个部分。理论基础：PNetProposal Network (P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量。
人脸识别身份系统的工作原理是什么？人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。任何人脸检测和识别系统或
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2023-09-25 22:43:03
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卷积神经网络的核心是卷积，在cnn的卷积层中存在一个个填充着数字的正方形小格子，他们被称为卷积核。原始图片经过输入层后会变为灰度或是RGB数值填充的矩阵。将卷积核与图片矩阵对齐，对应格子中的数字相乘后再相加，再将得到的数字填入新矩阵，这就是卷积。卷积核以一定的距离在图像上移动运算，这被称为步长，得到的新矩阵能反映图像的部分特征，因此被称为特征图。他们既是这一层的输出，又是下一层的输入。设定不同的卷
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2023-09-06 20:31:03
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1. What is face recognition首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。人脸识别：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，即一对多问题。一般地，人脸识别比人脸验证更难一些。因为假设人脸验证系统的错误率是1%，那么在人脸识
文章目录1 卷积神经网络简介2 卷积神经网络的发展3 卷积神经网络的应用参考资料 注：转载请标明原文出处链接：1 卷积神经网络简介卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习(deep learning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学
目录一、卷积神经网络概述二、图片预处理三、划分数据集四、CNN提取人脸识别笑脸和非笑脸参考资料 一、卷积神经网络概述卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（repr
