TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集 前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的 下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg…

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测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,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…

源码链接:https://github.com/davidsandberg/facenet 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf B站大神视频解读论文:https://www.bilibili.com/video/av17281188 FaceNet是一个用于人脸识别的网络.关于人脸,往往分为2个任务: 1.人脸检测(在图中找到人脸,找特征,矫正) 2.人脸识别(看看这是谁) 在本系列的随笔里,人脸检测使用MTCNN,人脸识别采用FaceNet.下面…

一.本文目标 利用facenet源码实现从摄像头读取视频,实时检测并识别视频中的人脸.换句话说:把facenet源码中contributed目录下的real_time_face_recognition.py运行起来. 二.需要具备的条件 1.准备好的Tensorflow环境 2.摄像头(可用视频文件替代) 3.准备好的facenet源码并安装依赖包 4.训练好的人脸检测模型 5.训练好的人脸识别分类模型 三.准备工作 1.搭建Tensorflow环境 如何编译搭建见<Ubuntu16.04+Te…

1.简介:facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库,有兴趣的同学可以扒扒源代码:https://github.com/davidsandberg/facenet 2.安装和配置 facenet 我们先将 facenet 源代码下载下来: git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git 在使用 facenet 前,务必安装下列这些库包: 或者直接移动到 facenet 目录下,一键安装 pip install -r…

搭建人脸库 选择的方式是从百度下载明星照片 照片下载,downloadImageByBaidu.py # coding=utf-8 """ 爬取百度图片的高清原图 """ import re import sys import urllib import os import requests def get_onepage_urls(onepageurl): if not onepageurl: print('执行结束') return [],…

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tensorflow开发环境 下载Facenet源码工程 1. 源码下载地址:https://github.com/davidsandberg/facenet.git 2. 将下载的源码解压,如图所示: 安装和配置Facenet环境 1. 在自己电脑对应的Anacon…

1 环境设置: win10 python 3.6.8 opencv 4.0.1 2 尝试的方法 在学习人脸识别中,遇到了没有 cv2 中没有 face 属性.在网上找了几个方法,均没有成功解决掉该问题. 2.1 方法一 来源:module 'cv2.cv2' has no attribute 'face' pip install opencv-contrib-python 重启sublime,在运行后依旧报错. 当然了,这个不成功可能是由于opencv 与 contrib 版本不匹配造成的. 2…

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多…

今天我给大家带来一篇来自谷歌的文章,众所周知,谷歌是全世界最有情怀,最讲究技术的公司,比我们天朝的莆田广告商良心多了.还有就是前段时间的最强大脑,莆田广告商的那个小机器,也就忽悠忽悠行外人了,懂的人深深知道.感觉自己就是黑子,当然,最强大脑节目组本身就是演员. 传统的进行人脸识别的模型一般都是这样: 但是现在我们要换个思路了,facenet直接学习图像到欧式空间上的映射,那么如果两张图片在欧式空间的距离很近,是不是说明就是很相似?如果离得远就不相似,也就不是同一个人? 下面的图详细的说明了,具体…