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
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)
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。
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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一、基于融合深度卷积神经网络人脸识别方法设计1、PCA算法提取人脸特征 主要成分分析法（Principal Component Analysis，PCA） 第一步，计算人脸图像的平均值并执行归一化的过程； 第二步，计算唯一值并计算特征峰值以及阈值数，然后按降序对计算出的特征值进行排序，在排序中需要删除较小的特征值来提取主成分； 第三步，使用 K 最近邻（K-Nearest Neighbor，KNN
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2023-09-09 14:22:48
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摘要：在人脸识别技术不断发展的今天，人们已经不局限于能够识别出人脸，更主要的侧重于人脸识别的准确性和高效性。人脸识别主要分成3个步骤人脸检测、特征提取、识别分类，其中识别分类的方法决定了是否能够正确识别出人脸。BP神经网络具有正向传播和反向传播的特性，从而保证了分类的准确性，所以本文中笔者主要研究如何在MATLAB中把BP神经网络应用在人脸的识别分类上。关键词：人工神经元网络；BP神经网络；mat
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
一、LVQ神经网络LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为完全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（又称为Kohnen神经元）和输出神经元
一、什么是人脸识别老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi，但是演技好尴尬，233333啥是人脸识别就不用介绍了，下面笔记会介绍如何实现人脸识别。二、One-shot(一次)学习假设我们发财了，开了一家公司。然后作为老板的我们希望与时俱进，所以想使用人脸识别技术来实现打卡。假如我们公司只有4个员工，按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下： 如图示，输入一张图像，经过CNN，最后再通过
1、卷积神经网络 有哪些改进的地方卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过
人脸相关任务介绍人脸相关任务其实分为两部分: 人脸检测和人脸识别。人脸检测: 人脸检测就是获取图像中所有人脸的位置，并对人脸进行对齐。由于原始图像中的人脸可能存在姿态、位置上的差异，我们需要在获取人脸位置后，检测人脸中的关键点，根据这些关键点将人脸统一校准，以消除姿势不同带来的误差。这方面代表性的算法是MTCNN算法。人脸识别: 输入一张人脸，判断其属于人脸数据集中的哪一个人。这方面的代表算法是f
文章目录1. 什么是人脸识别2. One-Shot学习3. Siamese 网络4. Triplet 损失5. 人脸验证与二分类6. 什么是神经风格迁移7. 深度卷积网络在学什么8. Cost function9. Content cost function10. Style cost function11. 一维到三维推广作业 1. 什么是人脸识别门禁闸机：人脸识别+活体检测人脸验证（fac
论文名称 Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 作者 miclover 参考 摘要 通过深度神经网络来提取人脸深层次的特征
一、人脸识别介绍 人脸识别技术（FRT）是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸的识别技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的。人脸朝向识别是一个复杂的模式识别问题，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。本文将图片中描述眼睛位置的特征信息通过Sobel边缘算子提取
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2023-08-04 23:27:35
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1.卷积神经网络的基本原理以及几个核心概念都介绍完了。接下来我们进入人脸识别的环节，总体分为四步：第一步就是人脸边框检测，第二步就是图像校准，第三步是图像转向量，第四步是向量对比。第一步人脸边框检测。一张图片上，有可能不止一张脸，而是有多张脸。不管有多少张脸，我们先把符合人脸特征的边框找到，并且把边框给截取出来。怎么截取？定位。就是根据人脸特征来进行定位，就像刚刚所说的，如果某个位置有一只眼睛，其
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2023-05-27 17:10:44
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该笔记介绍的是《卷积神经网络》系列第四周：特殊应用（1）人脸识别。主要内容有：1.人脸验证与人脸识别2.一次学习3.siamese网络4.Triplet损失5.二分法实现人脸验证 人脸验证与人脸识别要理解怎么实现人脸识别，首先要区分人脸验证与人脸识别的差别：人脸验证（1：1问题）： a.输入一张人物图片和某人的名字或者ID。 b.系统验证输入的图片是否和名字对应。人脸识别（1：n问题
基本原理
人类的神经系统在处理信息时是分级的，例如在看一张人脸照片时，首先会从像素中提取人脸的边缘特征，然后将边缘特征组合成部件特征，接下来将部件特征组合成能表达整张人脸的特征，最后基于人脸特征判人脸的属性（例如身份、性别、年龄、种族等）。好的特征能够更好地表达模式（语音、图像等）的属性，因而特征提取是模式识别中最关键的一步。深度神经网络是对人脑神经结构的机器模拟，其思路是由低层特征逐步抽
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2023-07-05 21:13:36
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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
