keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h

叙述性说明 所谓的性别识别推断检测到的面部是男性还是女性.它是一个二值分类问题. 识别算法可以用于SVM,BP神经网络.LDA,PCA,PCA+LDA等等.OpenCV官网给出的文档是基于Fisherfaces检測器(LDA)方法实现的.链接:http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/tutorial/facerec_gender_classification.html#id5 .这篇博文(http://www.bytefish.de/

从今天起开始写自然语言处理的实践用法,今天学了文本分类,并没用什么创新的东西,只是把学到的知识点复习一下 性别识别(根据给定的名字确定性别) 第一步是创建一个特征提取函数(feature extractor):该函数建立了一个字典,包含给定姓名的有关特征信息. >>> def gender_features(word): ... return {'last_letter': word[-1]} >>> gender_features('Shrek') {'last_le

写在前面:本实验用到的图片均来自google图片,侵删! 实验介绍 用python手写一个简单bp神经网络,实现人脸的性别识别.由于本人的机器配置比较差,所以无法使用网上很红的人脸大数据数据集(如lfw数据集等等),所以我从google图片下载了一些中国明星的照片来作为本次实验的数据集. 训练数据集:5位中国的男明星(每个明星10张),6位中国的女明星(每个明星10张). 测试数据集:6张女生,6张男生 实验环境 win10 python3.5+opencv+dlib+PIL 说明:上面涉及到的

本文用记录基于Caffe的人脸性别识别过程.基于imdb-wiki模型做finetune,imdb-wiki数据集合模型可从这里下载:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/. 准备训练环境 (1)准备OS:Ubuntu16.04 (2)安装Nvidia GPU Driver https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us (3)安装CUDA https://docs.nv

在之前的博文中我们已经可以顺利驱动摄像头来採集源图像.在这篇博文中将正式为其加入性别识别的代码,实现摄像头视频的人脸性别识别. 一.人脸检測 在得到摄像头採集的源图像之后,首先要做的就是对其进行人脸检測,将人脸区域切割出来.这步相对来说比較简单.仅仅需在定时器时间触发函数中加入人脸检測的代码就可以.这里给出OnTimer()函数的总体代码: void CGenderRecognitionMFCDlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) { /***********人脸检測并识

历时一个月,最终在昨天把<C++开发人脸性别识别总结>系列博客完毕了,第一篇博客发表在2015年12月29日,截止昨天2016年2月29日最后一篇完毕,去除中间一个月的寒假,正好一个月,首先这里把这系列博客的地址呈上:C++开发人脸性别识别教程. 在发牢骚之前首先强调几个重要问题: (1)在程序中存在一个小的易触发的BUG.就是"初始化"button相应的事件触发函数OnBnClickedButtonInitial()中有一句这种代码: 在实际编程过程中常常须要对代码进行规

经过之前几篇博客的解说,我们已经成功搭建了MFC应用框架,并实现了主要的图像显示和人脸检測程序,在这篇博文中我们要向当中加入性别识别代码. 关于性别识别,之前已经专门拿出两篇博客的篇幅来进行解说.这里不再赘述.详细參见:C++开发人脸性别识别教程(5)--通过FaceRecognizer类实现性别识别和C++开发人脸性别识别教程(6)--通过SVM实现性别识别. 一.分类器训练 在进行人脸性别识别之前须要训练性别识别的分类器,而分类器的训练过程是相对耗时的(大约五分钟),因此这里我们採用离线训练

在这篇博文中将完毕<C++开发人脸性别识别>的收尾工作.主要内容分为两部分:加入视频暂定功能.界面规范化. 一 视频暂停功能 严格来说这个视频暂定功能算是视频人脸性别识别的一个遗留问题,本应加在C++开发人脸性别识别教程(16)--视频人脸性别识别这篇博文中.这里将其补上,详细功能就是在对摄像头採集的视频进行人脸检測.性别识别时,可以通过一个"暂停"button来对程序进行控制,实现程序的開始和中断. 1.1 加入控件 依照以往的思路这里须要再次加入一个button控件来实

在之前的博客中我们已经将项目中用到的算法表述完成,包含人脸检測算法以及四种性别识别算法,在这篇博客中我们将着手搭建主要的MFC框架. 一.框架概况 在这篇博文中我们将搭建最主要的MFC框架.绘制MFC界面. 二.搭建流程 1.新建一个MFCproject并配置OpenCv 打开VS.按下"ctrl+n",在新建窗体中选择"MFC应用程序",命名为GenderRecognitionMFC: 单击确定,程序类型选择"基于对话框",MFC使用选择&qu

OpenCv是C++图像处理的重要工具.这个人脸性别识别的项目就是借助OpenCv进行开发的. 尽管网上已经有了非常多关于OpenCv的配置教程,但出于教程完整性考虑.这里还是用专门的一篇博客来介绍OpenCv的详细配置方法,同一时候也介绍一下OpenCv中的一个强有力的图像处理插件--ImageWatch. 因为这个程序是一年前写的.当时的OpenCv的最新版本号为2.4.9(如今已经更新到了3.0),而且2.4.9版本号和3.0版本号在配置方法上稍有不同,这里我仍以2.4.9版本号为例来介绍

现在我们的MFC框架已经初具规模,能够读取并显示目录下的图片.在这篇博文中我们将向当中加入人脸检測的程序. 一.人脸检測算法 这里我们使用OpenCv封装的Adaboost方法来进行人脸检測,參见:C++开发人脸性别识别教程(4)--OpenCv的人脸检測函数 二.初始化 1.加入初始化button 在进行人脸检測之前须要初始化一些相关变量.比如开辟内存,载入检測器等等.首先,我们为MFC框架加入一个初始化button.并将ID更改为IDC_BUTTON_INITIAL: 双击这个button.

在之前的博客中已经攻克了人脸检測的问题,我们计划在这篇博客中介绍人脸识别.性别识别方面的相关实现方法. 事实上性别识别和人脸识别本质上是相似的,由于这里仅仅是一个简单的MFC开发,主要工作并不在算法研究上,因此我们直接将性别识别视为一种特殊的人脸识别模式. 人脸识别可能须要分为几十甚至上百个类(由于有几十甚至上百个人).而性别识别则是一种特殊的人脸识别--仅仅有两个类. 一.基本工具 通过OpenCv进行性别识别的基本工具是FaceRecognizer.这是OpenCv2.x版本号中的一个主要的

什么是ML.NET? ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中. 借助此功能,可以使用应用程序的可用数据进行自动预测. 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测,而不需要进行显式编程. ML.NET 的核心是机器学习模型 . 该模型指定将输入数据转换为预测所需的步骤. 借助 ML.NET,可以通过指定算法来训练自定义模型,也可以导入预训练的 TensorFlow 和 ONNX 模型. ML.NET 支持在使用 .NET Core 的 Windows.Lin

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示

在学习了python中的一些机器学习的相关模块后,再一次开始了深度学习之旅.不过与上次的TensorFlow框架不同,这一次接触的是fast.ai这样一个东西.这个框架还不稳定,网上也没有相关的中文文档.唯一一个学习站点就是 fastai 这样一个论坛,另外就是里面的公开课程. 性别识别模型使用体验: http://www.ctsch.cn/?page_id=11 请确认上传的图片中有人,否则对于其他类型的图片,也就当男女论处,目前在它的世界中只有男女. 附上fastai项目的相关连接: Git

主要来源模式识别课程大作业,本文首先感谢当初的助教和一起完毕作业的队友 matconvnet在matlab下封装了CNN常见算法,网址http://www.vlfeat.org/matconvnet/.本文採用matconvnet-1.0-beta16.tar.gz 第一题: 运用matconvet提供的mnist网络结构. 通过train目录中人脸图片训练网络(训练集).通过val目录调整网络结构(验证集),最后通过test目录測试网络性能(測试集) 第一题: 设计一个神经网络,并与第一题比較

import numpy import os from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, GlobalAveragePool

描写叙述 人脸识别包含四个步骤 人脸检測:定位人脸区域,仅仅关心是不是脸: 人脸预处理:对人脸检測出来的图片进行调整优化. 收集和学习人脸:收集要识别的人的预处理过的人脸,然后通过一些算法去学习怎样识别: 人脸识别:识别当前人脸与数据库里的哪个人脸最类似. 人脸检測 OpenCV集成了基于PCA LDA 和LBP的人脸检測器.源文件自带非常多各种训练好的检測器.下表是经常使用的XML文件 上面的XML文件能够检測正面人脸.眼睛或鼻子.检測人脸我採用的是第一个或第二个Harr人脸检測器. 识别率比

步骤 1)安装R.windows操作系统安装包的链接:https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ 2)切换当前路径为脚本所在路径 点击 文件 > 改变工作目录 3)运行脚本 点击 文件 > 运行R脚本文件 如果希望自己生成训练数据,就运行生成训练数据的脚本.如果只是想生成测试数据,就运行生成测试数据的脚本. 生成训练数据的脚本 将男声的音频文件置于male文件夹下,将女声的音频文件置于female文件夹下 packages <- c('tun