概述一、人脸识别流程二、优点特性1、便捷性 采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集， 不需特别复杂的专用设备。图像采集在数秒内即可完成。 2、友好性 通过人脸识别身份的方法与人类的习惯一致，人和机器都可以使用人脸图片进行识别。而指纹，虹膜等方法没有这个特点，一个没有经过特殊训练的人，无法利用指纹和虹膜图像对其他人进行身份识别。 3、非接触性 人脸图像信息的采集不
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2024-02-21 21:03:00
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人脸数据读取、处理与变量提取1.读取人脸照片数据import os
names = os.listdir('olivettifaces')
names[0:5] # 查看前5项读取的文件名# 获取到文件名称后，便可以通过如下代码在Python中查看这些图片
from PIL import Image
img0 = Image.open('olivettifaces\\' + names[0])
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2024-01-02 10:20:53
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模型训练完后，往往需要将模型应用到生产环境中。最常见的就是通过TensorFlow Serving来将模型部署到服务器端，以便客户端进行请求访问。1. TensorFlow Serving 安装TensorFlow Serving一般安装在服务器端，最为方便，推荐在生产环境中 使用 Docker 部署 TensorFlow Serving 。当然也可以通过apt-get 安装 。这里我主要
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2024-04-11 21:06:32
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face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。face_recognition的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。face_recognition可以产生很多有
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2024-04-22 14:45:05
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训练人脸识别模型// train.cpp: 主项目文件。#include "stdafx.h"#include "include\opencv2\face\facerec.hpp"#include<opencv2\core.hpp>#include"include\opencv2\face.hpp"#include<opencv2\highgui.hpp...
原创
2022-02-24 16:13:04
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训练人脸识别模型// train.cpp: 主项目文件。#include "stdafx.h"#include "include\opencv2\face\facerec.hpp"#include<opencv2\core.hpp>#include"include\opencv2\face.hpp"#include<opencv2\highgui.hpp...
原创
2021-07-09 13:45:41
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PyTorch 人脸识别模型的复盘与问题解决
在当今的 AI 和计算机视觉领域，人脸识别模型的需求日益增长。其广泛应用于安防、金融以及社交媒体等行业。但在实际工作中，PyTorch 实现的人脸识别模型常遇到一些技术性问题，其背后不仅涉及到复杂的算法模型，还与实际的应用环境息息相关。本文会通过一个实际案例来分析一种常见的 PyTorch 人脸识别模型问题，并给出解决方案。
**问题背景**
在
目录一、软件安装二、pip安装openvc-python三、配置Pycharm，安装
原创
2022-07-28 14:06:42
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1 背景及理论基础人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，使用它可以方便地进行相关识别实验。原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个
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2024-03-15 09:41:23
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OpenCV实现人脸检测人脸识别和人脸检测简介用OpenCV实现人脸检测1.加载Haar或LBP对象或人脸检测2.访问摄像机3.用Haar或LBP检测器来检测对象4.检测人脸 人脸识别和人脸检测简介人脸识别是对已知人脸进行分类的过程。人脸识别通常包括四个主要步骤：人脸检测：它是在图像中定位人脸区域的过程。（不关心人是谁，只关心是不是人脸）。人脸预处理：这步是调整人脸图像，使其看起来更加清楚，且相
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2023-08-26 10:26:05
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人脸识别(一)------MTCNN关于MTCNN2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang, Zhifeng Li, Yu Qiao提出了人脸检测MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）模型。该模式是一种Multi-task的人脸检测框架，使用3个CNN级联算法结构，将人脸检测和人脸特征点检测同时进行。MTCNN
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2024-05-16 13:36:02
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人脸识别思路：通过检测面部特征, 对该特征与数据存放的特征进行比对文件结构： 文件名：weights 的目录下：resnet模型(.dat文件)、识别68个关键点模型(.dat文件)、共两个模型文件 补充：你如果不使用dlib库中自带的HOG人脸检测器, 那你可能会将识别人脸区域的模型再放入其中。 文件名：save 的目录下：每个人的多张图像文件被存储在独立的文件夹内。一、找面部特征代码文件名：a
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2023-11-20 01:14:37
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通过往期的文章分享，我们分享了人脸识别的前2个步骤，人脸数据的提取，人脸数据的神经网络训练，本期是人脸识别的最终章，通过前期文章训练的人脸数据模型，进行人脸的识别。 人脸识别结果 人脸识别系统初始化 初始化系统 2-6行，插入必要的第三方库8-10行，导入人脸检测模型，人脸识别的前提步骤是从图片或者从视频中识别到人脸12-13行，导入人脸识别模型15-18行，导入上期文章训练的
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2024-08-07 09:09:26
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在人工智能时代，人脸识别技术在人们的生活工作中有着广泛的应用，从刷脸支付、手机刷脸解锁到无人超市的人脸识别应用，“刷脸”应用场景越来越多，“人脸”成为了人们身份的标识。那么在人工智能技术中，人脸识别技术为何得到广泛的应用，人脸识别终端应用的场景有哪些？人脸识别技术广泛应用近些年，随着人工智能深度学习的逐渐普及，人脸识别算法的精确度和性能也在不断的提升，使其落地应用的场景的可能性越来越多。在必要场景
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2024-06-12 14:46:47
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在前面一篇教程中，我们学习了OpenCV中基于特征脸的人脸识别的代码实现，我们通过代码Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();创建了人脸识别模型类，该识别模型类基于特征值人脸。该类有几个重要的成员:int _num_components;
double
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2024-02-24 14:15:05
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一、准备工作
本次实例的anaconda 环境 (有需要的自己导入anaconda)
链接：https://pan.baidu.com/s/1IVt2ap-NYdg64uHSh-viaA
提取码：g7ss
python -- 3.6.9
tensorflow --1.14.0
opencv -- 3.4.2
keras -- 2.2.4
scikit-learn -- 0.21.2
目录结构
--
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2024-08-07 16:54:43
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开源人脸识别模型在Android平台上的应用正逐渐引起人们的关注，尤其在安全监控、智能家居等场景中，能够为用户提供极大的便利和效率。然而，面对不同的技术挑战和复杂的业务需求，我们需要深入理解如何有效地构建和优化这一类模型。
## 背景定位
在当今社会，安全性和用户体验日益成为人们关注的焦点，尤其在公共安全、智能安防等领域，开源人脸识别模型可为这些场景提供极大的价值。我曾尝试通过模型分析业务规模
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解）1.项目背景人脸识别，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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领
在win10环境下安装face_recognition，了解face_recognition中api的使用，如人脸截取、人脸矫正、人脸特征提取、人脸关键点提取、人脸mask获取、人脸特征比对等功能。最后构建自己的人脸数据库，使用knn实现人脸识别软件。1、安装face_recognitionface_recognition库依赖于dlib库，安装dlib库则需要安装cmake，故此安装命令分别为：
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2024-10-29 09:02:34
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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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