原文地址https://www.toutiao.com/a6475797999176417550 Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了.你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸. 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在<Labled Faces in the world>测试基准下达到了99.38%. 它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

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Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽识别器 固然是没有的!万万别再当一只井底之蛙! 互联网火速的发展,网络上大量Python程序员共享的各类资源库,人脸识别早就是各位程序员必备技能之一了,一点也不神奇. 如今只需用Python的数四十行代码就可以完成人脸定位!小编用马蓉照片做一个五官定位!固然python库使用到人工智能定位五官.让机器学习上千

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

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

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法. 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去.但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了.这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统.该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2

            前面我们学习了基于特征脸的人脸识别,现在我们学习一下基于Fisher脸的人脸识别,Fisher人脸识别基于LDA(线性判别算法)算法,算法的详细介绍可以参考下面两篇教程内容: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html LDA算法细节参考: http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3435750.html   程序代码: #includ

      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 _threshold; vector<Mat> _projections; Mat _labels; Mat _eigenvectors; M

需要掌握知识python,opencv和机器学习一类的基础 过一段时间代码上传github,本人菜j一个,虽然是我自己谢的,也有好多不懂,或者我这就是错误方向 链接:https://pan.baidu.com/s/15IK5RWrRAr_wNLFreuK7VQ 提取码:ykkn 人脸识别的步骤: 人脸检测 haar人脸检测, lbp人脸检测 特征处理 图片大小尺寸统一 彩色灰度转换 图片编成一维矩阵 特征提取处理 归一化 特征选择-删除低方差的特征 分析进行特征降维 训练集与测试集以一定比例数据

概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API

在人脸识别模式类中,还实现了一种基于LBP直方图的人脸识别方法.LBP图的原理参照:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438698.html       在代码中,我们只要使用   Ptr<FaceRecognizer> model = createLBPHFaceRecognizer(); 就创建了一个基于LBPH的人脸识别类,其它代码和前面两种人脸识别方法一样.      在train函数中,会计算每个样本的LBP图像,并求出该图像的二维直方图,

本文主要参考OpenCV人脸识别教程:http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html 1.OpenCV 从2.4开始支持3个新的人脸识别算法. Eigenfaces 极值特征脸 createEigenFaceRecognizer() Fisherfaces createFisherFaceRecognizer() Local Binary Patterns Histograms局部二值直方图 cre

案例一 导入图片 思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口 # 1.导入库 import cv2 # 2.加载图片 img = cv2.imread('a.png') # 3.创建窗口 cv2.namedWindow('window 1 haha') # 4.显示图片 cv2.imshow('window 1',img) # 5.暂停窗口 cv2.waitKey(0) # 6.关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 案例二 在图片

该项目基于Github上面的开源项目人脸识别face-recognition,主要是对图像和视频中的人脸进行识别,在开源项目给出的例子基础上对视频人脸识别的KNN算法进行了实现. 0x1 工程项目结构 0x2 项目中的3个py文件 recognize_people_from_image.py是对图片中的人脸进行识别. recognize_people_from_video.py是对视频中的人脸进行识别.特点:运行快,准确度低 recognize_people_from_video_knn.py是

一.需要下载的软件.环境及文件 (由于之前见识短浅,对Anaconda这个工具不了解,所以需要对安装过程做出改变:就是Python3.7.2的下载安装是可选的,因为Anaconda已经为我们解决Python运行环境,Anaconda里面的python和你自己安装的python是不冲突的,可以共存,想要区分的话,可以更改Anaconda的中python的名字为python-ana,然后就可以完美的同时存在anaconda的python和原生的python.pip 是可以通过python-ana -

1.安装python,在这里我的版本是python 3.6 2.安装pycharm,我的版本是pycharm 2017 3.安装pip  pip 版本10 4.安装 numpy    :pip install numpy 5.安装opencv

"""Performs face alignment and calculates L2 distance between the embeddings of images.""" # MIT License # # Copyright (c) 2016 David Sandberg # # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy #