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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上回书说到了对人脸的检测，这回就开始正式进入人脸识别的阶段。关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维， 最后进分类器分类，可以使用KNN、SVM、神经网络等等，甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的EigenF
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
了解用于计算机视觉的卷积神经网络的基础，并使用TensorFlow构建CNN 深度学习的最新进展使得计算机视觉应用实现飞跃：从我们的面部解锁手机到更安全的自动驾驶汽车等等。卷积神经网络(CNN)是计算机视觉应用背后的架构。在这篇文章中，您将了解CNN和计算机视觉的基础，例如卷积运算、填充、跨步卷积和池化层。然后，我们将使用TensorFlow构建用于图像识别的CNN。
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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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
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2024-09-12 09:18:27
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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 
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2024-07-31 12:58:42
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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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一、目标用OpenCV的DNN模块加载Googlenet模型用来识别图像。二、DNN模块介绍在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型数据，OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载，常见的有如下：CaffeTensorFlowTorch/pyt
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2024-05-08 14:30:35
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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
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2024-04-01 14:01:27
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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
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2024-08-08 10:31:39
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才接触的卷积神经网络写了一个4层的卷积神经网络进行人脸识别 程序如有不当之处请大家指出Python+Tensorflow实现以下写了一个类实现了任意（n）分类；提供3个功能（测试数据需要自己提供）training（）方法：卷积神经网络的训练detection（）方法：卷积神经网络的检测camera（）方法：开启摄像头使用模型进行人脸分类from PIL import Image, ImageDra
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2024-04-23 12:03:04
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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
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2024-09-13 18:34:24
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MTCNN算法详解什么是MTCNNPNetRNetONet附录（代码详解） 什么是MTCNNMTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，基于TensorFlow框架。总体可分为PNet、RNet、和ONet三层网络结构。PNet全称为Proposal Network，其基本的构造是一个
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2024-06-26 13:16:06
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AI学习笔记之CNN之人脸检测人脸检测人脸检测概念人脸检测的难点人脸检测的主要用途mtcnn主要步骤构建图像金字塔P-Net（Proposal Network）R-Net（Refine Network）O-Net（Outout Network）总结 人脸检测人脸检测概念人脸检测/人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头擦剂含有人脸的图像或视频流，并自动在图
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2024-03-22 15:51:13
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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
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2024-06-17 23:11:29
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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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基于MATLAB GUI的人脸识别系统（包含传统/深度学习方法）
人脸检测与识别作为计算机视觉研究的核心内容之一，是一个不断发展的领域，并且还是模式识别、机器学习和数据挖掘等相关学科交叉研究的热点，已经发展成为计算智能的重要研究课题。本文是作者人脸识别系统V1.0，基于MATLAB平台，主要实现人脸识别功能，包含3种人脸识别算法，PCA-最近邻、PC
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2024-04-08 12:06:50
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