OpenCV 入门系列：OpenCV 入门（一）—— OpenCV 基础OpenCV 入门（二）—— 车牌定位OpenCV 入门（三）—— 车牌筛选OpenCV 入门（四）—— 车牌号识别OpenCV 入门（五）—— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别OpenCV 入门（六）—— Android 下的人脸识别OpenCV 入门（七）—— 身份证识别本篇我们来介绍在 Android 下
在知乎上看到一个有趣的专栏，讲的是国外（日本？）一个牛人用OpenCV+CNN实现了一个人脸识别工具，觉得挺好玩的，所
DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个人学习过程的一个toy implement，样本很小，模型随
人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数量冗大、姿势多样包括俯拍人脸、戴帽
前言: 人脸验证与人脸识别在人脸识别过程中是不相同的.首先介绍下人脸识别的概念,其次对于人脸识别人脸验证进行区别对比分析,以及相关概念介绍.最后对于这两个过程的评测进行说明. 内容:1.人脸识别的相关概念[1] 人脸识别算法的原理：系统输入一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知
facenet是谷歌提出的一种新的人脸识别的方法，该方法在LFW数据集上的准确度已经达到了99.6%，目前是该数据集上检测的最好记录。 facenet 不同于传统的CNN方法。传统的CNN先通过网络进行处理，然后将处理后的结构利用SVM方法进行分类。该方法是直接通过学习将特征变为欧式平面上的一个点，然后通过比较点之间的距离来进行判断。在模型的训练中，采用了一个被称为triple 
论文简介论文中文翻译:《深度人脸识别的大边缘余弦损失》论文名称:《CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition》录用日期：2018年4月3日摘要由于深度卷积神经网络(CNNs)的发展，人脸识别取得了惊人的进展。人脸识别的核心任务是人脸的特征识别，包括人脸的验证和识别。然而，传统的深度cnn的softmax损失通常缺乏识别能力
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DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现） @author：wepon @blog： 本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于Python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识
目录一：前言二：人脸识别案例 实现步骤及完整代码步骤1 灰度化处理步骤2 将灰度图再次进行 行列压缩 步骤3 直方图均值化步骤4 使用模型 对每一个像素点遍历 图像甄别人脸识别案例 源码分享结果测试：可对人脸框选识别三：车辆识别案例 级联分类器 具体实现一：前言本次人脸识别技术使用到的是级联分类器对于级联分类器，如果想要自己训练模型可以参考这篇文章【OpenCV】 级联分类器训
近段时间在搞opencv的视频人脸识别，无奈自带的分类器的准确度，实在是不怎么样，但又能怎样呢？自己又研究不清楚各大类检测算法。 正所谓，功能是由函数完成的，于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码，尝试了解并进行改造它，以提高精确度。 可惜实力有限
人脸检测是 OpenCV 的一个很不错的功能， 它是人脸识别的基础。 什么是人脸识别呢？ 其实就是一个程序能识别给定图像或视频中的人脸。 实现这一目标的方法之一是用一系列分好类的图像来“训练” 程序， 并基于这些图像来进行识别。这就是 OpenCV 及其人脸识别模块进行人脸识别的过程。&nbs
face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。face_recognition的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。face_recognition可以产生很多有
我本意还是分享数据分析和办公自动化相关的内容，之所以这两章分享人脸识别，主要是需要用到前面分享的Numpy模块，相当于是一个示例的展示，展示Numpy的强大用处。所以人工智能也没有介绍详细的原理，只介绍了代码和可调整的参数，其实对于只想会用的小伙伴来说完全够了，直接套用，改路径，调整参数，当然如果想深入的了解是如何实现的，可以自行上网搜索相关的内容。&nb
文章目录前言一、opencv 人脸识别函数二、从素材准备到预测三、意外的发现四、结论 前言学习opencv, 用网上找到的男女明星照骗试了下opencv的3种人脸识别机制, 似乎都不太行。一、opencv 人脸识别函数有3个识别器：recognizer_eigenface = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()
recognizer_fisher = cv
人脸任务在计算机视觉领域中十分重要，本项目主要使用了两类技术：人脸检测+人脸识别。代码分为两部分内容：人脸注册 和 人脸识别人脸注册：将人脸特征存储进数据库，这里用feature.csv代替人脸识别：将人脸特征与CSV文件中人脸特征进行比较，如果成功匹配则写入考勤文件attendance.csv文章前半部分为一步步实现流程介绍，最后会有整理过后的完整项目代码。一、项目实现A. 注册： 导
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2023-10-07 15:23:29
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数据材料这是一个小型的人脸数据库，一共有40个人，每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片，意味着这些图片都只有灰度0-255，没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942，一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是（1190 / 20）× （942 / 20）= 57 × 47 （大约，以为每张图片之间存在间距）。问...
原创
2022-02-04 11:19:38
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数据材料这是一个小型的人脸数据库，一共有40个人，每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片，意味着这些图片都只有灰度0-255，没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942，一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是（1190 / 20）× （942 / 20）= 57 × 47 （大约，以为每张图片之间存在间距）。问...
原创
2021-08-07 16:13:38
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深度学习—从入门到放弃（八）使用CNN进行人脸识别问题重述假设我们需要进行面部识别系统的开发，我们的思路如下：有一个有K个人的人脸数据的数据集进行人脸识别时我们先有一个输入图像输出图像为输入图像在数据集里的分类标签针对整个思路我们又面临着如下的挑战：人的个数多但是数据集里每一个人对应的图像又很少，即数据量小，我们需要在给定较少输入图像的情况下进行人脸识别鉴于以上，我们不选择简单的分类器，而是选择C
实现以下功能: 交互式对话框：请选择要执行的动作
人脸采集：打开摄像头，采集照片，保存训练模型人脸识别：
打开摄像头，采集照片，预识别；输入图像的路径，图像识别输出结果：
找到匹配的对象，输出名字；未找到匹配的对象，提示：人脸采集并保存训练模型 程序 /*
交互式对话框：请选择要执行的动作
1.人脸采集：
打开摄像头，采集照片，保存
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2023-09-08 15:05:29
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OpenCV和DNN结合实现人脸检测本人在工作之余，做了一个小功能，在动手之前阅读了不少文档，从而实现人脸检测功能，做这个目的有二，一方面是出于爱好，另一方面是提高自身编码能力。1.下面是程序的流程图 实现步骤： A) 首先需要先加载DNN模型文件，用深度学习DNN模型检测出人脸区域并进行裁剪，见下图，然后用opencv裁剪出人脸部分； B) 然后把人脸图像转换位灰度图，通过HSV模型计算出二值图
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2023-08-17 09:08:47
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