Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统. 为了便于中国开发者研究学习人脸识别.贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文. 向本项目的所有贡献者致敬. 英译汉:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy Translator's note: f

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

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.人脸验证问题(face verification)与人脸识别问题(face recognition) 1.人脸验证问题(face verification):           输入                       数据库 Image                     Image ID                            ID 通过输入的ID找到数据库里的Image,然后将Image与输入的Image比较,判断图片是不是同一个人.一对一问题,通过监督学习

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10620732.html 之前为了配置tensorflow-gpu的环境又是装cuda,又是装cudnn,还有tensoflow-gpu等等,,因为当时也是第一次搭建这个环境,所以完全是按照别人的搭建方法来一步一步的弄得,,后来我在给室友安装环境的时候,发现cuda,cudnn什么的完全不用自己安装,,,全部交给 anaconda3 (好东西)就行了 Anaconda3安装 几乎最后所有的东西都是用这个完成的,,所以

Faces人脸识别 分为两个模块,Faces文件夹下存放人脸识别算法的代码,Web文件夹下存放网站搭建的代码 详情请查看各个模块下的readme文档 项目简介 核心算法 一款基于Dlib.opencv开发的人脸识别程序,包含人脸检测.人脸校正.人脸识别.表情识别四个模块 人脸检测问题上,初步采用了传统HOG+SVM的方式,单次人脸检测仅需0.1s 针对人脸检测过程中部分人头偏移角度过大而检测不到人脸的问题,加入具有角度自适应性的旋转鲁棒算法 人脸识别问题上,使用适用于人脸的ResNet-34深度

Face Recognition 人脸识别 摘要:本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,方便大家使用.对于本项目可以使用Python和命令行工具提取.识别.操作人脸.本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率.但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升(比如下例子鞠婧祎图片就未能识别出来).本项

接着系统一,继续开始我们face_recognition. Python 模块:face_recognition 在Python中,你可以导入face_recognition模块,调用丰富的API接口,用几行代码就可以轻松玩转各种人脸识别功能! API 接口文档: https://face-recognition.readthedocs.io(可以参考这个) 在图片中定位人脸的位置关键代码 import face_recognition image = face_recognition.load

Python人工智能之人脸识别face_recognition安装 face_recognition 模块使用系统环境搭建 系统环境 Ubuntu / deepin操作系统 Python 3.6 pycharm 开发工具 开发环境配置,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake 在windows中如果要使用dlib还是比较麻烦的,如果想省时间可以在anaconda中安装  conda install -c conda-forge dlib=19.4 $ sudo a

近几年来,人脸识别技术可谓在移动互联网中得到了空前广泛应用,从银行APP免密转账,人脸快捷支付到证券人脸开户,人脸识别技术已经应用到了移动互联的诸多应用场景.互联网无处不在的今天,便捷与安全貌似是一个非常难以调和的矛盾体,你在享受便捷的同时,你无意识的忽略了是否安全. 那么这些大家熟知的人脸识别技术,其实存在严重的风险.这些人脸识别无一例外是通过手机或者计算机摄像头拍摄人脸,并将人像照片传输至服务器中进行处理.这些处理流程大致如下: 大家可能已经注意到了这里面有个关键性的环节,就是服务器会将这些

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人

在使用虹软人脸识别Android SDK的过程中 ,预览时一般都需要绘制人脸框,但是和PC平台相机应用不同,在Android平台相机进行应用开发还需要考虑前后置相机切换.设备横竖屏切换等情况,因此在人脸识别项目开发过程中,人脸框绘制适配的实现比较困难.针对该问题,本文将通过以下内容介绍解决方法: 相机原始帧数据和预览成像画面的关系 人脸框绘制到View上的流程 具体场景适配方案介绍 处理多种场景的情况,实现适配函数 将适配好的人脸框绘制到View上 以下用到的Rect说明: 变量名 含义 ori

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire

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

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

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 drawingContext.Close();移

​ 一.人脸检测相关概念 人脸检测(Face Detection)是检测出图像中人脸所在位置的一项技术,是人脸智能分析应用的核心组成部分,也是最基础的部分.人脸检测方法现在多种多样,常用的技术或工具大多有insightface.pcn.libfacedetection.Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB.CenterFace.RetinaFace MobileNet0.25等等.目前具有广泛的学术研究价值和业务应用价值,比如人脸识别.人脸属性分析

下拉刷新 EGOTableViewPullRefresh - 最早的下拉刷新控件. SVPullToRefresh - 下拉刷新控件. MJRefresh - 仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能.可以自定义上下拉刷新的文字说明.具体使用看“使用方法”. (国人写) XHRefreshControl - XHRefreshControl 是一款高扩展性.低耦合度的下拉刷新.上提加载更多的组件.(国人写) CBStoreHouseR

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj