技术路径：opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow ，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别一、引言随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术已成为身份验证、安全监控等领域的核心技术之一。实时人脸识别系统，以其高效、准确的特点，受到了广泛的关注和应用。FaceNet，作为Google开发的一种先进的人脸识别系统，基于深度卷积神经网络和三元组损失函数，为实
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2024-06-12 20:32:30
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文章目录前言1、网络结构2、代码解读resnet50总结 前言整理下特征提取网络resnet的网络结构 1、网络结构 有5个输出层C1,C2,C3,C4,C5，其中常用的是C2,C3,C4,C5层。没有单独的层进行下采样，直接在残差的时候进行下采样。2、代码解读resnet50整个resnet50的forward代码如下（示例）：def forward(self, x):
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2024-03-23 09:14:43
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ResNetIntroduction深度卷积神经网络曾在图像分类领域做出了重大突破。 深度网络可以吸收各种维度层次的特征，而这个特征的深度我们可以通过加深神经网络层数来得到。我们知道网络深度是一个非常重要的影响网络性能的因素。很多的图像领域的神经网络模型也都是基于比较深层次的网络结构的。但这样深层次的网络结构是否容易训练，容易学习样本分布呢？出现的问题大家应该也都知道，梯度爆炸和梯度消失的问题在深
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2024-10-03 13:31:24
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本系列论文阅读总结主要专注于特征提取模型。本篇博客主要讲述第一篇卷积神经网络——AlexNet。鄙人也是深度学习方面半路出家，这篇发表于2012年的论文以前也没有亲自读过，只是通过一些课程和与人交流了解了一些，难免有点拾人牙慧的嫌疑。事实证明也确实需要自己亲自读一读，因为我发现大家的学术背景都不同，基础都不一样，人家以为的常识我却完全不懂。在此也建议各位看客有空去读一读原文，会有意想不到的收获。本
RNNoise是一个采用音频特征抽取+深度神经网络结合的降噪方案. 更多相关基本信息, 请查看 RNNoise学习和翻译系列目录1.读取文件生成特征的主循环2. 构造不同场景和条件的训练3. 特征和标记提取代码4. 特征提取代码1.读取文件生成特征的主循环Denoise.c 中的main函数是特征提取部分的主流程.循环之外的内容有:数据对象管理命令行参数分析文件操作跳过噪音开头的帧主循环
r 由流程图可知，不无论是单目相机，还是双目相机和RGBD相机，都需要先提取特征点，这是进入跟踪流程的第一步。ORBextractor类ORBextractor()构造函数ORBextractor通过构建图像金字塔将输入图片逐级缩放进行存储计算,金字塔层级越高,图片分辨率越低,ORB特征点越大。图像金字塔是对尺度的一种描述，例如，当我们在上一个图像金字塔的上层与下一个图像金字
Dlib是一个现代的C ++工具包，包含机器学习算法和工具，用于在C ++中创建复杂的软件来解决实际问题。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可 允许您在任何应用程序中免费使用它Dlib可以使用pip install来安装或者到官网下载dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl来安装(到官网下载最新的whl
原文：MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile DevicesMobileFaceNet1、四个问题要解决什么问题？
设计一个在手机或嵌入式设备上可实时运行且具有高精度的人脸验证CNN模型。用了什么方法解决？
以MobileNet v2网络为骨架，做了一些改进：
整个Inception结构是由多个这样的模块串联起来的，Inception结构的主要优势有两个。（1）使用1×1的卷积来进行升降维。在相同尺寸的模块中叠加更多的卷积，能提取更丰富的特征。对于某个像素点来说，1×1卷积等效于该像素点在所有特征上进行一次全连接的计算，每一个卷积后面都需要紧跟着激活函数。将两个卷积串联，就能组合出更多的非线性特征。使用1×1卷积进行降维，降低了计算复杂度。当某个卷积层输
基于幅度的阈值分割方法
直接固定阈值法
就是选择一个阈值，对图像进行二值化处理，如果当图像中的像素值小于该阈值时，可以置零或255，相反的，当图像中的像素值大于该阈值时，可以置255或0. 总之，图像分割后的图像是二值的，就是只有0和255. 自适应阈值法 基本思路就是，对图像中的每个像
video-cnn-feat repo备忘本篇博文基于xuchaoxi/video-cnn-feat，可以用来视频分帧及CNN&C3D提取frame-level的特征，仅做备忘。一、 repo路径./video-cnn-feat-master二、 虚拟环境164服务器-python27三、 安装过程1. pip requirments.txt在conda envs python27中使用p
背景CNN：图像识别的对象是图像，二维的结构 => 使用CNN模型提取图片特征CNN处理的图像或者视频中像素点（pixel）是排列成成很整齐的矩阵CNN的核心在于它的kernel，也就是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征关键在于图片结构上的平移不变性，即一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享CNN一般作用于欧式空间，无法
背景介绍问题提出：学些更好的网络是否等同于堆叠更多的层呢？答案是否定的， 等同于堆叠更多的层呢？回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸。 当更深的网络能够开始收敛时，暴露了一个退化问题：随着网络 深度的增加，准确率达到饱和（这可能并不奇怪），然后迅速下降。 意外的是，这种下降不是由过拟合引起的，并且在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。 层数过深的平原网络具有更高的训练误差 较高分辨
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2024-04-05 10:23:12
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在我的个人博客上一篇博文中分析了卷积神经网络的结构与相关算法，知道了这些基本原理之后。这篇博文主要介绍在卷积神经网络的发展历程中一些经典的网络模型。LeNet5 LeCun等将BP算法应用到多层神经网络中，提出LeNet-5模型[1]（效果和paper见此处），并将其用于手写数字识别，卷积神经网络才算正式提出。LeNet-5的网络模型如图1所示。网络模型具体参数如图2所示。
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2024-08-14 11:48:02
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严格地说， 图像特征提取属于图像分析的范畴， 是数字图像处理的高级阶段， 同时也是图像识别的开始。本文主要包括以下内容 常用的基本统计特征， 如周长、面积、均值等区域描绘子， 以及直方图和灰度共现矩阵等纹理描绘子主成份分析(PCA, PrincipaJ Component Analysis)局部二进制模式(LBP, LocaJ Binary Pattern)本章的典型案例分析 基于PCA技术的人脸
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2024-03-19 09:15:02
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Pattern Classification如何从模式样本中提取和提取最能解决问题的 模式特征模式采集中所得到的样本测量值往往是很多的，比如说点云无论是理论上还是实践中数据压缩都是很重要的 原始特征——数据采集得到的诸测量值维数压缩R->d 保持本质属性不变通过特征变换：相似变换、旋转变换、正交变换。。。通过特征选择：从特征集中选取出最有利于分类的特征子集 特
机器学习–特征工程我们在理解了机器学习的原理之后我们就会了解到，由于我们是希望计算机可以按照我们给定的数据进行学习并总结，从而达到预测的功能。但是如何让计算机能够较好的进行预测，那么我们前期供给的数据则是决定了我们计算机学习精度的一个上限。这个数据我们就称之为特征值，预测的结果我们就称之为目标值。所以我们可以得到一个结论，特征值的提取是非常重要的一步。通过sklearn进行特征抽取特征抽取的函数都
1.介绍sklearn.feature_extraction模块，可以用于从包含文本和图片的数据集中提取特征，以便支持机器学习算法使用。注意：Feature extraction与Feature Selection是完全不同的：前者将专有数据（文本或图片）转换成机器学习中可用的数值型特征；后者则是用在这些特征上的机器学习技术。2. 从字典中load特征类DictVectorizer可以用于将各列
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2024-03-19 20:46:35
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FPN（Features Pyramid Networks） 特征金字塔网络是从backbone CNN中提取特征用于后续目标检测和语义分割等问题。一个top-down结构结合lateral连接来建立所有不同尺度特征的high-level语义特征。背景 （a）使用原始图像去建立特征金字塔，特征相互独立地在不同尺度上的图像进行计算，所以非常慢，使得此方法不能用于实际的应用。 （b）近期的detect
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2024-09-14 13:05:03
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一般提取的是边缘、角，文理等。传统的图像特征提取一般分为三个步骤：预处理、特征提取、特征处理；然后在利用机器学习等方法对特征进行分类等操作。预处理：预处理的目的主要是排除干扰因素，突出特征信息。主要的方法有：图片标准化（调整图片尺寸）；图片归一化（调整图片重心为0）。特征提取：利用特殊的特征提取子对图像进行特征提取，主要有：Harris、SIFT、SURF、LBF、HOG、DPM、ORB。特征处理
