引子[编辑 | 编辑源代码] 前面已经写了几篇wiki介绍facenet人脸分类，但是并没有写到将其移植到android上。这篇就是记录如何将facenet移植到android的。其中经历了约两个月的时间。并遇到问题停止不前。但还好些这篇wiki说明我们闯过了这个关。成功将facenet的tensorflow模型移植到了android上。ckpt模型转pb模型[编辑 
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2023-12-05 15:53:25
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Facenet
原创
2021-08-02 15:38:50
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# 如何实现 Python FaceNet 调参
在进行人脸识别时，FaceNet 是一个强大的工具，它使用深度学习技术将面孔嵌入到一个向量空间中，以便进行相似性比较。在这篇文章中，我将指导你如何在 Python 中实现 FaceNet 的调参过程，帮助你更好地理解这个过程，并最终优化你的模型表现。
## 整体流程
以下是实现 FaceNet 调参的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 FaceNet-PyTorch 进行人脸识别
人脸识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其应用范围涵盖安全监控、社交媒体、身份验证等多个领域。在众多的人脸识别算法中，FaceNet 是一个非常著名并且有效的模型。本文将介绍如何使用 `FaceNet-PyTorch`，一个基于 PyTorch 框架的 FaceNet 实现，来进行人脸识别。
## FaceNet 和人脸识别
Fa
Win10命令：python src/align/align_dataset_mtcnn.py src/datasets/lf
原创
2023-03-24 14:04:45
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背景论文地址：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 代码地址：GitHub（非官方） 谷歌人脸检测算法，发表于 CVPR 2015，利用相同人脸在不同角度等姿态的照片下有高内聚性，不同人脸有低耦合性，提出使用 cnn + triplet mining 方法，在 LFW 数据集上准确度达到
关于修改train_softmax.py文件进行迁移学习比如：自己的数据集要识别6个人，最后一个全连接层的节点个数为6。训练的数据集路径下改成自己的数据集。代码修改及解释有如下几处：经过上面的修改后即可在自己的数据集上进行迁移学习的训练，保存最终训练的模型，其他地方的参数可以自行调整优化。 FaceNet源码使用方法主要参照转载自：前提条件：已安装并配置好Tensorflow的运行环境。
一、简单介绍FaceNet是一个通用的人脸识别系统，可以用于人脸验证（是否是同一个人），人脸识别（这个人是谁）和人脸聚类（寻找相似的人），采用的方法是通过卷积神经网络将人脸图像映射到欧几里得空间，空间距离直接和图片人脸图像的相似度相关：同一个人的人脸图像具有很小的距离，不同人的人脸具有很大的距离。（在这里，我理解为，每个人都可以看成一个类，同一个人的不同人脸之间的距离可被看做类内距离，不同人的人脸
FaceNet（A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering）是一种基于深度学习的人脸识别技术，能够将人脸图像转化为高维特征向量，并通过计算特征向量之间的距离关系来进行准确的人脸比对和识别。本教程着重在于如何使用FaceNet来训练自己的数据集（以本人识别为例），并进行简单的测试。有关原理在之后课程介绍。使用FaceNet训练自己的
论文：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
时间：2015.04.13来自谷歌的一篇文章，这篇文章主要讲述的是一个利用深度学习来进行人脸验证的方法，目前在LFW上面取得了最好的成绩，识别率为99.63%（LFW最近数据刷的好猛）。传统的基于CNN的人脸识别方法为：利用CNN的siamese网络来提取人脸特
1.Spring的核心？ spring框架提供的两大核心是 : IOC和AOP。 IOC:全称 : inversion of control?直译为控制反转，其核心思想为依赖注入
ioc是一种用于描述对象创建 及 对象依赖形成的一种技术。 首先，ioc底层采用工厂模式实现，
前言已完成TensorFlow Object Detection API环境搭建，具体搭建过程请参照：安装运行谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统或Ubuntu系统安装配置te
原创
2022-02-13 13:29:04
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前言已完成TensorFlow Object Detection API环境搭建，具体搭建过程请参照：安装运行谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统或fac...
原创
2021-07-29 11:02:42
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人脸辨识在 Computer Vision 中一直是很火热的话题，也是目前广为人知的一项技术。本质上分为 Face Verification、Face Recognition：前者为验证两张人脸是否为同一个人，属于一对一的过程；后者则是从数据库里辨识出相同的人脸，属于一对多的过程。本文将要使用 Python 来进行人脸辨识的实作，过程分为几个阶段:Face DetectionFace AlignF
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2023-07-11 14:37:52
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2017年下半年以来，随着iPhoneX的人脸解锁功能把人脸识别这一黑科技带入大家的视野中之后，各种有关人脸识别功能的新闻和报道层出不穷。不仅是对普通群众来说，对我们程序猿来说，百度，微软，阿里等各大公司推出的可供调用的人脸识别api也如雨后春笋一般冒出来。鉴于公司以后业务发展需要，同时也是个人兴趣所致，对调用其他公司api实现人脸识别进行了一定的技术调研，于是调研成果写成几篇博客分享出来，供大家
引入随着深度学习的出现，CV领域突一层作为特征，而
原创
2023-06-14 21:02:09
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又是腾讯ai实验室的作品。时间线为2017年9月。0 引言如图所示，影响人脸检测的涉及到人脸遮挡，人脸尺寸，光照条件，各种姿态，丰富的表情等等。fast/faster rcnn模型都是基于r-cnn模型的方法，并通过ROI的方式逐区域的进行检测。然而直接在全卷积网络上（例如ResNet）使用特定区域操作的方法，因为强大的分类能力反而导致检测性能不足。相较而言，R-FCN是都通过全卷积方式来处理该问
最近两天终于可以正式的开始基于Face++下，Android的人脸识别了；感觉看着里面的说明文档就两个字：头疼疼！首先：注册-->创建自己的 应用-->获取KEY和 SECRET(这个用于自己的项目中)；具体参考：http://www.faceplusplus.com.cn/create-a-new-app/ ；在这里就不浪费墨水了。用到的sdk下
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2023-12-06 20:53:57
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主要内容： 一.FaceNet人脸识别简介 二.使用神经网络对人脸进行编码 三.代价函数triple loss 四.人脸库 五.人脸认证与人脸识别 一.FaceNet简介 1.FaceNet是一个深层神经网络，它将人脸编码成一个含有128个数的向量。通过比较两张人脸编码后的向量，可以判定两张人脸是否
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2018-10-08 19:50:00
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一、主要函数 align/ ：用于人脸检测与人脸对齐的神经网络 facenet ：用于人脸映射的神经网络 util/plot_learning_curves.m:这是用来在训练softmax模型的时候用matlab显示训练过程的程序二、facenet/contributed/相关函数： 1、基于mtcnn与facenet的人脸聚类 代码：facenet/contributed/cluster.py
