(本系列随笔持续更新) 这部分代码是基于参考中的链接,修改后适用于TensorFlow1.6.0版本的代码.由于TensorFlow的频繁更新,所以不一定支持后续新或者就版本,特此说明. 程序的最初版,来自“山人7” [参考1,参考2],但是在新的TensorFlow下面不能直接运行. 修改后版本,来自ShyBigBoy,[参考3,参考4],可以在TensorFlow1.6.0上运行. 代码:detect_face.py """ Tensorflow implementati…

(本系列随笔持续更新) 搭建要求 详细的搭建过程在 参考资料1 中已经有啦. TensorFlow 1.6.0 OpenCV 2.4.8 仅仅是加载和读取图片的需要 Ubuntu 14.04 64bits 代码:加载图片,找出人脸.运行依赖detect_face.py import cv2 import detect_face import matplotlib.pyplot as plt import math from scipy import misc img = misc.imread(…

人脸识别(基于Caffe, 来自tyd) 人脸识别(判断是否为人脸) LMDB(数据库, 为Caffe支持的分类数据源) mkdir face_detect cd face_detect mkdir train val mkdir train/{0,1} mkdir val/{0,1} 将人脸数据放到train/1和val/1下 将非人脸数据放到val/0和val/0下 vim train.txt 0/xxx.jpg 0 1/xxx.jpg 1 vim val.txt 1/xxx.jpg 1 0…

一.背景 人脸识别是近年来最热门的计算机视觉领域的应用之一,而且现在已经出现了非常多的人脸识别算法,如:DeepID.FaceNet.DeepFace等等.人脸识别被广泛应用于景区.客运.酒店.办公室.工地.小区等场所,极大的方便了人们的生活.在安防领域,人脸识别也展现出巨大的活力,通过人脸识别对摄像头采集的图像进行处理,可以更快的发现可疑人员. 1:1人脸核验通常不会过度考虑速度问题,而1:N的人脸识别场景有的时候速度是非常重要的.比如用户想通过人脸识别快速确定图片中的明星是谁,而后台的星数据…

import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 import detect_face import matplotlib.pyplot as plt import math from scipy import misc img = misc.imread('face_airplane.jpg') sess = tf.Session() pnet, rnet, onet = detect_face.create_mtcnn(sess, N…

注:本次安装因为我要安装的是win10(64bit)python3.7与OpenCV3.4.3教程(当下最新版,记录下时间2018-11-17),实际中这个教程的方法对于win10,32位又或是64位系统是通用的,软件版本按需选择就行了. 为什么用python3系列的呢,大家都懂,python2将会在2020年停止更新维护?年份我忘了,反正顺应时代的发展就对了,跟随历史进程的脚步,不要被历史洪流所抛弃. 好,废话不多说,Let's Do It! 1.安装Python环境推荐使用Anaconda.…

一.首先安装DLib模块 这里只介绍linux安装的过程,windows安装过程请自行百度 1.首先,安装dlib.skimage前:先安装libboost sudo apt-get install libboost-python-dev cmake 接下来到dlib官网dlib.net下载最新的dlib版本(我下的是dlib-19.7),进入文件所在目录解压 bzip2 -d dlib-19.7.tar.bz2 tar xvf dlib-19.7.tar 这是一个二级解压过程,解压得到文件dl…

高新波教授团队异质人脸图像识别研究取得新突破,有望大大降低刑侦过程人力耗费并提高办案效率         近日,西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队,在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展,其对香港中文大学人脸素描标准数据库(CUFS)的识别准确率达到了99.67%,领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队.根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统,一旦应用到刑侦过程中,有望帮助办案人员大大缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围,降低刑侦过程中的人力耗费并提高办案效率. 1:异质人脸识别:基于图像合成…

神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程 首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.…

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…