DeepFace是FaceBook提出来的，后续有DeepID和FaceNet出现。而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。下边介绍DeepFace的基本框架：一、人脸检测（face detection）DeepFace采用了基于检测点的人脸检测方法（fidu
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2024-03-15 07:55:13
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FaceNet 摘要 本文主要介绍一种叫FaceNet的方法，用于将人脸从图片映射到一个欧式空间中， 可以通过向量的欧式距离来确定人脸相似度。文中方法使用深度卷积网络，训练过程中直接优化embedding，而不是调整bottleneck层。文中使用了triple Loss，选取一个正样本一个负样本一个目标样本。网络使得识别精度在某些数据集合中能够达到99.6%文中也介绍了谐波嵌
网址：deepinsight/insightface环境准备： （1）GPU，由于要用到GPU，所以GPU的环境比较重要。先要安装GPU的驱动，相应的教程，我在前几篇博客里写到，这里不再说明。 需要说明的是，如果你换过内核版本了，有些内核源码没有，CUDA10，9之间的区别，你需要重新安装内核DEV版本，这样在安装GPU驱动的时候，就会源码可以被驱动使用，这样才可以成功安装GPU的驱动。
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2024-05-15 14:03:19
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DeepFace知识点和想法笔记DeepFace背景介绍回顾文章背景DeepFace内容综述算法核心算法基础和人脸检测LBP特征联合贝叶斯（Joint Bayesian）模型人脸对齐2D人脸对齐3D人脸对齐人脸识别（表示）人脸验证卡方相似度Siamese网络DeepFace算法原理总结结语 DeepFace背景介绍回顾人脸识别技术发展非常迅速，微信支付、电脑解锁和智能门禁识别等地方随处可见。De
DeepFace主要思想人脸识别，检测-对齐-提取-分类假设一旦人脸完成对齐，每个面部区域位置在像素级时固定的，因此可以直接从原始像素RGB中学习；主要贡献：人脸识别网络DNN，便于推广；3D人脸对齐系统；人脸对齐基于基准点的人脸解析三维建模，利用翘曲面部裁剪得到3D正面面部；3D对齐，使用传统的LBP直方图，设置阈值并以某一像素点为中心领域内像素点一起和阈值比较，大于阈值时就将其变为1小于阈值变
# 如何找到python的deepface的权重目录
作为一名经验丰富的开发者，你经常需要处理各种问题，包括寻找特定库的权重目录。在这篇文章中，我将指导一位刚入行的小白如何找到Python的DeepFace库的权重目录。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行指导。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{查找deepface权重目录}
原创
2024-05-25 06:21:11
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1. 四款换脸软件介绍FakeAPP Faceswap Openfaceswap Deepfacelab1.1 四款软件的简介名称FakeAPPFaceswapOpenfaceswapDeepfacelab （集成环境版）简介可能是国内网络传播最广的换脸软件 GUI最为亲切但是2.2版本很差开源软件 后期版本有GUI 源码玩家可以修改测试Faceswap的GUI套壳版 目前停更且作者网站跳转到De
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2024-04-20 20:13:20
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论文名称 DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification 作者 参考 书摘 [1]第一篇深度学习应用于人脸识别的 [2]传统的人脸识别流程是：检
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2023-12-18 22:10:29
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DeepFace基本框架人脸识别的基本流程是：detect -> aligh -> represent -> classify人脸对齐流程分为如下几步：a. 人脸检测，使用6个基点 b. 二维剪切，将人脸部分裁剪出来 c. 67个基点，然后Delaunay三角化，在轮廓处添加三角形来避免不连续 d. 将三角化后的人脸转换成3D形状 e. 三
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2023-09-08 14:18:18
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人脸识别软件(无外部API)V2.0 基于DeepFace模型设计的人脸识别软件 V1.0 基于PCA模型设计的人脸识别软件V2.0在观看了吴恩达老师的“深度学习课程”，了解了深度卷积神经网络在人脸识别中的应用。其中提到的DeepFace模型在作业中有实现过程，故借此机会，将该模型应用到自己的人脸识别软件上。引入 DeepFaceNet 模型，提高了识别准确率。同时解决了One-Shot问题。新增
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2023-12-23 22:23:14
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DeepFace基本框架人脸识别的基本流程是：detect -> aligh -> represent -> classify人脸对齐流程分为如下几步：a. 人脸检测，使用6个基点 b. 二维剪切，将人脸部分裁剪出来 c. 67个基点，然后Delaunay三角化，在轮廓处添加三角形来避免不连续 d. 将三角化后的人脸转换成3D形状 e. 三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f.
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2023-11-07 11:27:07
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阅读论文《DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification》 传统的人脸识别过程分四个阶段：detect->align->represent->classify 本论文采用显式三维人脸建模的方法，重新讨论了对齐和表示两步算法，应用分段仿射变换，从九层深
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2024-08-19 10:52:53
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前言基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。 用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。 最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！ CPU：intel i5-4590 GPU
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2024-08-08 15:42:07
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# 教你实现 Python DeepFace：一份简单的指南
在计算机视觉领域，面部识别技术备受瞩目。Python 的 DeepFace 库提供了一种简单而有效的方法来实现这一技术。无论你是新手还是有经验的开发者，本教程将引导你逐步实现 DeepFace 面部识别。
## 流程概览
下面是实现 DeepFace 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
代码】[python][deepface][原创]使用deepface进行性别预测。
原创
2024-10-24 13:56:14
36阅读
代码】[python][deepface][原创]使用deepface进行种族识别。
原创
2024-10-24 13:57:45
30阅读
代码】[python][deepface][原创]使用deepface进行表情识别。
原创
2024-10-24 13:57:51
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# 实现Java DeepFace
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何实现Java DeepFace。DeepFace是一种利用深度学习技术进行人脸识别和人脸表情识别的算法。我们将使用Java编程语言来实现这个算法。
## 整体流程
以下是整个实现过程的步骤：
```journey
graph TD
A(了解DeepFace算法) --> B(收集人脸图像数据)
B --> C(训练深度
原创
2023-08-30 08:03:21
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要求：分析本题难点在于不同process之间的通信，算法主要利用了cannon算法，cannon算法描述如下：以上算法主要分为两个过程：分配初始位置、进行乘-加运算、循环单步移位。为了方便，下面以p = 9时的3*3矩阵为例：初始化根据以上描述，A向左循环移动i位，做如图操作：A(0,0)A(0,1)A(0,2) A(1,0)A(1,1)A(1,2)←A(2,0)A(2,1)A(2,2)
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2024-07-18 00:38:28
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