基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

文章目录 一.项目背景 二.数据处理 1.标签与特征分离 2.数据可视化 3.训练集和测试集 三.模型搭建 四.模型训练 五.完整代码 一.项目背景数据集cnn_train.csv包含人类面部表情的图片的label和feature.在这里,面部表情识别相当于一个分类问题,共有7个类别.其中label包括7种类型表情: 一共有28709个label,说明包含了28709张表情包嘿嘿.每一行就是一张表情包48*48=2304个像素,相当于4848个灰度值(intensity)(0为黑, 255为白)

论文标题:基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究 来源/作者机构情况: 中  国  地  质  大  学(北京),计算机学院,图像处理方向 解决问题/主要思想贡献: 1. 使用张量CP分解的原理,把3D的filter变成了三个方向的1D卷积核 2.提出了三种方式的卷积 成果/优点: 运行速度大大提升 缺点: 反思改进/灵感: ############################################################# 论文主要内容与关键点: 1. 2. 3. 4

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max

作为一个脱离了低级趣味的码农,春节假期闲来无事,决定做一些有意思的事情打发时间,碰巧看到这篇论文: A neural style of convolutional neural networks,译作卷积神经网络风格迁移. 这不是“暮光女”克里斯丁的研究方向吗?!连好莱坞女星都开始搞人工智能发paper,真是热的可见一斑! 这篇文章中讲述了如何用深层卷积神经网络来将一张普通的照片转化成一幅艺术风格的画作(比如梵高的星夜),可以看做是DL(deep learning)在NPR(非真实渲染non p

作为一个脱离了低级趣味的码农,春节假期闲来无事,决定做一些有意思的事情打发时间,碰巧看到这篇论文: A neural style of convolutional neural networks,译作卷积神经网络风格迁移. 这不是“暮光女”克里斯丁的研究方向吗?!连好莱坞女星都开始搞人工智能发paper,真是热的可见一斑! 这篇文章中讲述了如何用深层卷积神经网络来将一张普通的照片转化成一幅艺术风格的画作(比如梵高的星夜),可以看做是DL(deep learning)在NPR(非真实渲染non p

算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络.网络结构比较简单. 输入为单通道的mnist数据集.它是一张28*28,包含784个特征值的图片 我们第一层输入,使用5*5的卷积核进行卷积,输出32张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积,输出64张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出7*7的图片 第三层为全连接层 我们总结有 7*7*64 个输入,输出1024个节点 ,使用relu作为激活函数,增加一个keep_prob的dropout

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置

简介: 这是一片发表在TPAMI上的文章,可以看见作者有余凯(是百度的那个余凯吗?) 本文提出了一种3D神经网络:通过在神经网络的输入中增加时间这个维度(连续帧),赋予神经网络行为识别的功能. 相应提出了一种3D卷积,对三幅连续帧用一个3D卷积核进行卷积(可以理解为用三个二维卷积核卷积三张图). 3D神经网络结构图: input—>H1 神经网络的输入为7张大小为60*40的连续帧,7张帧通过事先设定硬核(hardwired kernels)获得5种不同特征:灰度.x方向梯度.y方向梯度.x方向

本人的第一个深度学习实战项目,参考了网络上诸多牛人的代码,在此谢过,因时间久已,不记出处,就不一一列出,罪过罪过. 我的数据集是我用脚本在网页上扒的,标签是用之前写的验证码识别方法打的.大概用了4000+多张图训练. 我的数据集都经过处理了,降噪,二值化,最后裁剪为18*60的大小,详细见我之前的验证码简单识别那篇随笔. #coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import os import random impo

使用了两个卷积层.一个全连接层和一个softmax分类器. 在测试数据集上正确率可以达到99.22%. 代码参考了neural-networks-and-deep-learning #coding:utf8 import cPickle import numpy as np import theano import theano.tensor as T from theano.tensor.nnet import conv from theano.tensor.nnet import softm

基于机器学习CNN方法来检测人脸比之前介绍的效率要慢很多 需要先下载一个训练好的模型数据: 地址点击下载 // dlib_cnn_facedetect.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <dlib/dnn.h> #include <dlib/data_io.h> #include <dlib/image_processing.h>

This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning based problems, one of which was Image Upscaling. This post will show some preliminary results, discuss our model and its possible applications to Flipboa

#-*- coding:utf- -*- import time import keras import skimage import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.image as img from scipy import ndimage from skimage import color, data, transform %matplotlib inline #设置文件目录 Training = r'F:\\da

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.

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

Python人脸识别库face_recognition使用教程 face_recognition号称是世界上最简单的开源人脸识别库,可以通过Python或命令行识别和操作人脸.face_recognition提供了十分完整的技术文档和应用实例,人脸识别初学者建议研究该库上手.face_recognition的官方代码仓库为:face_recognition.face_recognition也有自己的官方中文文档,该文档详情见:face_recognition中文使用说明. 本文所有的代码和大部分

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (