人脸识别与特征脸(简单介绍) 什么是特征脸 特征脸(Eigenface)是指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量,该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法. PCA的具体实现思想见 [笔记]主成分分析法PCA的原理及计算 (在notebook中) 我们需要加载相应的方法fetch_lfw_people,其为一个人脸识别数据库,加载以后,就可以直接调用了,头一次使用要下载,具体情况见另一篇博客使用sklearn中的fetch_mldata的错误情况以及可能可行的解决方法,其中有说明 fro

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13071.html 前言: OpenCV是开源的跨平台计算机视觉库,提供了Python等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. opencv中内置了基于Viola-Jones目标检测框架的Harr分类器,只需要载入一个配置文件(haarcascade_frontalface_alt.xml)就能直接调用detectObject去完成检测过程,同时也支持其他特征的检测(如鼻子.嘴巴等). 本程序用wxP

源码链接:https://github.com/davidsandberg/facenet 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf B站大神视频解读论文:https://www.bilibili.com/video/av17281188 FaceNet是一个用于人脸识别的网络.关于人脸,往往分为2个任务: 1.人脸检测(在图中找到人脸,找特征,矫正) 2.人脸识别(看看这是谁) 在本系列的随笔里,人脸检测使用MTCNN,人脸识别采用FaceNet.下面

PCA算法可以使得高维数据(mxn)降到低维,而在整个降维的过程中会丢失一定的信息,也会因此而实现降噪除噪的效果,另外,它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵(kxn),如果将其作为数据样本,则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量,如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征脸的代码如下所示: #1-1利用手写字体数据集MNIST对PCA算法进行使用和效果对比,体现PCA算法的降噪功能from sklearn import datasetsdigits

微软牛津项目人脸识别API初探 按照董子的这篇博客中的介绍,到微软牛津项目的网站申请到测试用的人脸识别Key,按照官方文档的介绍,把wpf项目建好之后,按照一步步的流程下来就可以完成example中的功能了.但是这仅仅是个example,图片不能太大,不然会出现溢出错误.之前关注过牛津项目,后来不知道竟然中文版的官网也出来了,只是中文的文档翻译的是在是太不堪入目了,不过这也保持了微软的一贯的风格. 我的环境是:win7 64bit+VS2015+.Net4.5+C#PS:最好把 drawingC

基础知识 python知识: import os,shutil shutil.rmtree("C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\test") #删除目录 os.remove("C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\replay_pid28076.log") # 删除文件 os.path.isfile() # 判断是否为文件 os.listdir() # 列出路径下的目录 1.从摄像头获取人脸图片 import dlib # 人

一.什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi,但是演技好尴尬,233333 啥是人脸识别就不用介绍了,下面笔记会介绍如何实现人脸识别. 二.One-shot(一次)学习 假设我们发财了,开了一家公司.然后作为老板的我们希望与时俱进,所以想使用人脸识别技术来实现打卡. 假如我们公司只有4个员工,按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下: 如图示,输入一张图像,经过CNN,最后再通过Softmax输出5个可能值的大小(4个员工中的一个,或者都不是,所以一一共5种可能性).

前言:人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 前提:已下载并编译了相关功能包集,如还未下载,可通过git下载:https://github.com/huchunxu/ros_exploring.git 一.人脸识别 启动命令 cd ~/catkin_ws/src/robot_perception/robot_vision/

找到一个总结很好的blog. 具体训练的过程会在后续的随笔中给出. 转载自: https://blog.csdn.net/lff1208/article/details/77328357 以下是内容: 论文链接: https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/, 本文是根据自己的理解翻译的如有错误,还请见谅,评论提出,立马修改. 摘要:由于姿势.光照或遮挡等原因,在非强迫环境下的人脸识别和对齐是一项具有挑战性的问题.最近的研

转载至: https://blog.csdn.net/tangwei2014/article/details/46788025 下面是内容: [前言] 最近,learning to rank 的思想逐渐被应用到很多领域,比如google用来做人脸识别(faceNet),微软Jingdong Wang 用来做 person-reid 等等.learning to rank中其中重要的一个步骤就是找到一个好的similarity function,而triplet loss是用的非常广泛的一种. [

版权声明:博客版权所有,转载注明出处. https://blog.csdn.net/qq_33083551/article/details/82253026 1.建议先安装Anaconda,再安装Pycharm. Anaconda下载:https://www.anaconda.com/download/ Pycharm下载:http://www.jetbrains.com/pycharm/ 2.一路向北,全部默认. Pycharm在激活的时候建议直接百度“Pycharm激活码”,简单粗暴,有效.

1.原始数据加载 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_lfw_people people=fetch_lfw_people(min_faces_per_person=20,resize=0.7) image_shapes=people.images[0].shape fig,axes=plt.subplots(2,5,figsize=(15,8),subplot_kw={'xticks':(),'y

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

(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(

"""An example of how to use your own dataset to train a classifier that recognizes people. """ # MIT License # # Copyright (c) 2016 David Sandberg # # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a co

简单的特征脸识别实验 实现特征脸的过程其实就是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的一个过程.关于PCA的原理问题,它是一种数学降维的方法.是为了简化问题.在二维的坐标空间内,找到一个单位向量U,使得所有数据在U上的投影之和最大.这样就能把数据分的尽可能的开.然后把训练样本投影到这个向量U上,把测试图片也投影上去,计算这个投影与各个样本人脸投影的欧式距离,得出最小的欧式距离的的那个样本编号,就是最大概率的人脸. Eigenface算法 特征脸方法(Eig

一,人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小:对于跟踪而言,还需要确定帧间不同人脸间的对应关系. 1, Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由: Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用.他们发表了一系列文章,这篇是引用率最高的一篇. 2, Fast rotation invariant multi-view face detec

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,目前最强人脸识别算法,已经三代. 如今,深度学习方兴未艾,大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段,人脸识别也不例外,香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.虽然是今年7月份才出的成果,但连发三箭,皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,眼下最强人脸识别算法.已经三代. 现在,深度学习方兴未艾.大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段.人脸识别也不例外.香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.尽管是今年7月份才出的成果,但连发三箭.皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之

            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