摘要: 1行代码实现人脸识别,1. 首先你需要提供一个文件夹,里面是所有你希望系统认识的人的图片.其中每个人一张图片,图片以人的名字命名.2. 接下来,你需要准备另一个文件夹,里面是你要识别的图片.3. 然后你就可以运行face_recognition命令了,把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入,命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁,1行代码足以!!! 环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例 写在前边 很早很早之前,当我还是一个傻了吧唧的专科生的时候,我就听说过人脸识别,听说过算法,听说过人工智能,并且也出生牛犊不怕虎般的学习过TensorFlow,结果嘞,被虎啃得连渣都不剩!从此再也不敢接触算法和人工智能了... 但是!BUT!在自己经历的事情多了之后,在受打击到习以为常了之后, 在努力半天仍旧一事无成之后,你就会悟出一个道理  ——  老子从未成功过,又怕哪门子失败! 所以,对数学一窍不通的我,毅然决然的再次走上了一条不归路 ....

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

一.思维理解 X:原始数据集: Wk:原始数据集 X 的前 K 个主成分: Xk:n 维的原始数据降维到 k 维后的数据集: 将原始数据集降维,就是将数据集中的每一个样本降维:X(i) . WkT = Xk(i): 在人脸识别中,X 中的每一行(一个样本)就是一张人脸信息: 思维:其实 Wk 也有 n 列,如果将 Wk 的每一行看做一个样本,则第一行代表的样本为最重要的样本,因为它最能反映 X 中数据的分布,第二行为次重要的样本:在人脸识别中,X 中的每一行是一个人脸的图像,则 Wk 的每一行也

数据材料 这是一个小型的人脸数据库,一共有40个人,每个人有10张照片作为样本数据.这些图片都是黑白照片,意味着这些图片都只有灰度0-255,没有rgb三通道.于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸.整张图片大小是1190 × 942,一共有20 × 20张照片.那么每张照片的大小就是(1190 / 20)× (942 / 20)= 57 × 47 (大约,以为每张图片之间存在间距). 问题解决: 10类样本,利用CNN训练可以分类10类数据的神经网络,与手写字符识别类似 olivettif

前言 在去年十月的时候参加了一个小比赛,做了一个人脸识别程序并很意外地获得省里面的一等奖,视频演示链接在这里,有同学想要做这方面的毕业设计or课程设计,发一篇博客来分享一下当时的开发过程. 视频演示链接 Github链接 项目简介 可以看一下我的这个博客 开发流程 一:安装Dlib的环境 这部分有点麻烦,不论是Windows还是linux,我都花了一段时间去配置,部分python依赖包需要连接外网才能顺利下载下来,这部分就靠自己摸索吧,多试试就可以成功了! Windows版参考链接1 Linux

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库.提供了很多图像处理常用的工具 批注:本文所有图片数据都在我的GitHub仓库 读取图片并显示 import numpy as np import cv2 as cv original = cv.imread('../machine_learning_date/forest.jpg') cv.imshow('Original', original) 显示图片某个颜色通道的图像 blue = np.zeros_like(original) bl

Face++人脸识别 进入官网 Face++ 致力于研发世界最好的人脸技术,提供免费的API和SDK供企业和开发者调用,更有灵活的定制化服务满足不同需求.已有多家公司使用Face++技术服务,完成包括人脸搜索.定位.识别.智能美化等功能.我们旨在为合作者提供完善的技术与维护服务. 百度媒体云人脸识别 进入官网 百度媒体云人脸识别服务,依托百度业界领先的人脸识别算法,提供了人脸检测.五官定位.人脸属性检测等功能.媒体云人脸识别服务通过提供一系列HTTP Restful API及跨终端平台SDK,实

机器学习实战:用nodejs实现人脸识别   在本文中,我将向你展示如何使用face-recognition.js执行可靠的人脸检测和识别 . 我曾经试图找一个能够精确识别人脸的Node.js库,但是没有找到,因此,我决定自己搞一个!  这个npm包基于dlib实现,因为我发现dlib的识别精度很高. dlib库使用深度学习方法,并附带一些预训练的模型,这些预置的模型,在LFW人脸识别基准测试上可以达到惊人的准确度:99.38% . 为什么要搞这个东西? 最近我一直在尝试使用Node.js来构建

原文连接:https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽,大家好. 今天给大家总结几个简单.好用的人脸识别算法. 人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术,生活中,我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤,我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目,感兴趣的朋友可以看看. 人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置.识别的算法可以说是多种多样, 下面我就来为大家一一介绍下. 1. HoG人脸检测 该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸.传统

前言 这是最后一篇介绍python在七牛云平台的应用了,因为-前两篇文章第一篇分享了怎么安装七牛的官方库以及怎么对自己的空间进行下载上传,删除等行动.而第二篇则分享了怎么利用七牛的API接口,由于七牛的接口方式几乎差不多,所以不再对七牛的各个SDK进行测试了,像是物体识别,格式转换等等很实用的功能.有兴趣的朋友可以分享下自己的经验.而这最后一篇介绍七牛主要是来讲述怎么用urlbase64编码链接.以及怎么得到一些API回传的JSON格式的数据.这样几乎七牛的所有API都可以使用了. 背景介绍 当

学校里有门图像处理的课程最终需要提交一个图像处理系统, 正好之前对于opencv有些了解,就简单的写一个人脸识别小程序吧 效果图如下 笔者IDE使用Pycharm,GUI编程直接使用内置的tkinter 环境: python3.6 opencv4.1 首先导入需要使用的各个库 #-*- coding: utf-8 -*- import sys import importlib import cv2 import tkinter as tk import tkinter.messagebox fr

.NET做人脸识别并分类 在游乐场.玻璃天桥.滑雪场等娱乐场所,经常能看到有摄影师在拍照片,令这些经营者发愁的一件事就是照片太多了,客户在成千上万张照片中找到自己可不是件容易的事.在一次游玩等活动或家庭聚会也同理,太多了照片导致挑选十分困难. 还好有.NET,只需少量代码,即可轻松找到人脸并完成分类. 本文将使用Microsoft Azure云提供的认知服务(Cognitive Services)API来识别并进行人脸分类,可以免费使用,注册地址是:https://portal.azure.co

加载sklearn中的人脸数据集 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序,python会从网上下载labeled_face_wild people数据集,这个数据集大概200M,因为墙的原因下载很慢失败. 使用百度云下载该数据集,是个.tgz的压缩包 链接:https://pan.baidu.com/s/1eySjV_1K2XYD5YYKCxiVEw提取码:3wut 把

java使用face++简单实现人脸识别注册登录 前言 人脸识别,好高大上!!! 理解之后很简单. 支付宝使用的就是face++, 至于face++账号信息,apikey…..,本文不做讲述,网上很多. 一.设计思想 1.    先想一想,如果让你实现人脸识别,你会怎么做? 寻找图片上的关键点,制作一套算法,分析脸部信息,将得到的数据存入数据库, 登录的时候,通过同样的算法,分析数据,和数据库中存入的信息进行比对…… 工作量好大!!! face++有着它独有的非常优秀的算法,我们可以将我们的图片

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从

本文收录在个人博客:www.chengxy-nds.top,技术资源共享. 之前不是做了个开源项目嘛,在做完GitHub登录后,想着再显得有逼格一点,说要再加个人脸识别登录,就我这佛系的开发进度,过了一周总算是抽时间安排上了. 源码在文末 其实最近对写文章有点小抵触,写的东西没人看,总有点小失落,好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心.调整了自己的心态,只要我分享的东西对大家有帮助就好,至于多少人看那就随缘吧! 废话不多说先看人脸识别效果动态,马赛克有点重哈,没办法长相实在是拿不出手. 实现原理

最近帮别人做一个项目,主要是使用摄像头做人脸识别 github地址:https://github.com/qugang/AVCaptureVideoTemplate 要使用IOS的摄像头,需要使用AVFoundation 库,库里面的东西我就不介绍. 启动摄像头需要使用AVCaptureSession 类. 然后得到摄像头传输的每一帧数据,需要使用AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 委托. 首先在viewDidLoad 里添加找摄像头设备的代

java人脸识别 虹软ArcFace 2.0,java SDK使用.人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址:http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace功能简介 人脸检测人脸跟踪人脸属性检测(性别.年龄)人脸三维角度检测人脸对比本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装,2.0的使用比1.x的版本使用更方便,api更集中更科学人脸识别: 人脸特征值抽取 人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间 [相似度越接近1.0