Python人脸检测及识别开发环境：Ubuntu16.04Python3.6 / Tensorflow1.8项目目标：实时识别检测人脸，并识别人物；项目思路：使用mtcnn模型检测人脸，并提取人脸图像成对应数据集；使用facenet模型对数据集中每张人脸进行特征提取，构建每张图片对应128d维数据特征；建立人脸特征库；对待识别人脸，进行1、 2步骤，将提取的特征与人脸特征库进行相似度计算，找到相似
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2024-08-08 15:39:30
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MTCNN可实现两个任务——人脸检测与人脸关键点检测——由三个级联的轻量级CNN完成：PNet，RNet和Onet。图像数据先后经这三个网络的处理，最终输出人脸检测和关键点检测结果。检测的过程可见于detect_face函数，以下做简单整理。一、第一阶段：PNet 输入：待检测的图像，如图： 输出：m*n（最终特征图的尺度）个box坐标回归值以及对应的是否为人脸的得
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2024-06-24 00:48:33
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Mtcnn它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。01
在之前的文章pytorch版本RetinaFace人脸检测模型推理加速中，介绍了如何从工程实现的角度来加速Pytorch版本的RetinaFace开源代码，上一次的优化点主要有以下两点： 1、优化P
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2023-11-29 13:58:34
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3月11日，由百度开发者中心和InfoQ联合举办的第69期百度人脸识别技术沙龙圆满结束。沙龙邀请了百度资深产品经理和FSG产品专家从第一视角解读人脸识别行业应用和发展；分享人脸识别技术细节，解答人脸识别在金融领域的落地和商业化过程。以下内容是基于百度沙龙的演讲素材，由InfoQ中文站整理并分享，主要分为三个部分：第一部分：百度资深产品经理 娄双双：“百度人脸识别的行业应用与发展”第二部分：FSG产
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2024-01-16 15:36:34
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数据集WIDER Face for face detection and Celeba for landmark detectionWIDER Face总共62个场景的文件夹，每个文件夹中多张图片文件中保存的是每个图片中所有人脸框的位置，表示意义如下：Celeba两个文件夹分别表示来源不同的图片。It contains 5,590 LFW images and 7,8
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2023-10-16 13:20:00
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之前的由线性层组成的全连接网络是深度学习常用的分类器，由于全连接的特性，网络提取的特征未免冗余或者抓不住重点，比如像素的相对空间位置会被忽略。所以，在全连接层前面加入特征提取器是十分有必要的，卷积神经网络就是最好的特征提取器。CNN 关于卷积神经网络的输入输出特征图，以及多通道多批量的特征处理，参考：卷积神经网络的输入输出特征图大小计算。单输出通道的卷积核：输入图像的每个通道分别对应一片卷积核矩阵
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2024-05-17 09:51:14
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我们了解了卷积神经网络之后，开始用python实现该网络，并可视化训练数据。MNIST手写数据该数据是一个官方数据，数据中的图片都是手写的数字，这些数据就是我们训练cnn的数据。import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot
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2023-11-02 12:51:07
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完整人脸识别系统（源码+教程+环境）：开源毕业设计：基于嵌入式ARM-Linux的应用OpenCV和QT实现的人脸识别系统(源码+论文)完全毕设教程：Linux上Opencv与Qt实现的人脸识别的考勤点名/门禁系统(PC与嵌入式ARM版本) 在人脸识别之一，已经做好人脸库了。在这一篇，进行人脸识别模型的训练。 一、数据准备即生成csv文件有了人脸库数据，我们需要在程
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2024-05-06 14:40:59
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基于opencv实现人脸猫脸图像检测（python）目录基于opencv实现人脸猫脸图像检测（python）1、方法流程如下2 、导入相关库3、 导入级联分类器4、调整图像大小 5、彩色图像灰度化6、图像面部识别7、绘制脸部矩形区域完整Code： 致谢1、方法流程如下2 、导入相关库这里我们只用到了opencv，所以只需要导入相关的库即可。安装相关库方法pip install
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2024-04-22 14:46:21
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阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）科学家提出了一种新颖的人脸关键点检测方法PIPNet，通过融合坐标回归和热力图回归的优势，并结合半监督学习充分利用大量无标注数据提升跨域的泛化性能，最终得到一个又快又准又稳的人脸关键点检测器。相关论文已被IJCV 2021接收。 严重侧脸有时也比较飘。多人脸时，速度比较慢,一个人脸30多ms，4个人脸1百多ms。 为了得到一个适用
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2024-09-05 18:27:26
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前言
LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。
加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。
多层 LSTM 对航空乘客预测 简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。
双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。
MLP多层感知器 对航空乘客预测 使用MLP 对航空乘客预测本文采用的CNN
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2023-12-10 21:53:21
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## PyTorch 基于 CNN 的花朵识别指南
在本指南中，我们将向你展示如何使用 PyTorch 实现一个基于卷积神经网络 (CNN) 的花朵识别模型。整个流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的 Python 包 |
| 2 | 导入库并准备数据集 |
| 3 | 定义 CNN 模型 |
| 4 | 设置损
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
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2024-03-08 22:58:53
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car-board-reg基于CNN的车牌号识别 github：https://github.com/jmhIcoding/car-board-reg.git数据集介绍车牌构成为简化实验，在该实验中默认车牌字符已经得到划分，因此车牌识别可以分解为三个区域的字符识别任务（多分类任务），共实现7个字符的识别。 例如：京A·F0236 其中第一部分 京 表示车牌所在的省市,后面紧跟的A是发牌单位,间隔符
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2024-02-04 17:08:00
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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，所以fork下来自己也研究了一下，在这里做一个总结：项目描述 总的来说，要实现最终的人脸识别功能，就要分别实现以下几个小目标：通过笔记本自带的摄像头实现实时的人脸检测，这里用到了python下的openCV；为了得到用于识别模型的输入，还需要从已有照片中提取出目标（比如说自己）的人
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2024-01-31 12:20:21
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目录一：dlib库踩的坑二：OpenCV库踩得坑：1、cap = cv2.VideoCapture(0)2、ret,frame = cap.read()代码如下：三：实现人脸识别GitHub：https://github.com/Pan-will/CNN_FacesRecognition.git一：dlib库踩的坑Import dlib报错：可是已经安装了dlib库：尝试卸载在安装：conda u
# 多人脸识别的实现指南
在这篇文章中，我们将教你如何使用Python实现多人脸识别。我们会从整个流程的概述开始，然后逐步深入到每个步骤的实现。针对每个步骤，我们都会提供相应的代码示例及其注释。最后，我们会通过甘特图和序列图帮助你更好地理解整个过程。
## 整体流程概述
下表概述了实现多人脸识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备
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
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2024-08-07 16:53:23
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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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2024-05-17 13:42:42
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