登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
默认环境为Windows10+anaconda+python3.7准备工作下载安装dlib要想使用dlib首先要下载安装dlib三方库,下载地址在这里,下载后在文件所在目录pip install xxxx.whl即可。安装所需模型模型下载地址如下代码实现人脸检测#检测人脸后将人脸框起来import dlibimport numpy as npimport cv2import math#def re
DeepPrivacyarXiv提出了一种新的架构，能够自动将图像中的人脸匿名化并同时保留原始的数据分布。通过基于信息隐私安全生成图像，确保图像中所有的面孔完全匿名化。模型以条件生成对抗网络为基础，生成图像考虑原始姿态和图像背景。条件信息有助于我们能够生成高度真实的人脸，实现生成人脸和存在背景的无缝连接。引入了一个新的多样性人脸数据集，包含非常规姿态、遮挡人脸和多变的背景信息。基于条件生成对抗网络
Dlib介绍 Dlib是一个现代C++框架，解决包含机器学习算法以及开发复杂软件的现实问题，它被广泛应用在工业和学术研究领域，包括机器人、嵌入式设备、移动手机以及大规模高性能计算环境中，DLib的开源使得在使用过程中方便，自由。它的主要特点有：文档说明全，高质量的代码，机器学习算法，科学计算算法，图模型推理算法，图像处理，线程，网络编程，图形用户接口，数据压缩与整合算法等，可以参考..
基于python opencv人脸识别的签到系统先看效果前言一个基于opencv人脸识别和TensorFlow进行模型训练的人脸实时签到系统，作者某二本大学里的末流学生，写于2019/09/，python学习期间先看效果...
DeepLearning tutorial CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个人学习过程的一个toy implement，样本很小，模型随时
不管是声纹识别和图像识别，以及指纹识别，在评价模型时总要用到这三个指标。下边说下这三个指标的含义。1、错误接受率 (FAR-False Acceptance Rate)FAR = nontarget_is_target / ( target_is_target + nontarget_is_target )另一种比较容易理解的表示方式：
代码下载：基于PCA（主成分分析）的人脸识别人脸识别是一个有监督学习过程，首先利用训练集构造一个人脸模型，然后将测试集与训练集进行匹配，找到与之对应的训练集头像。最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离，然后选择距离最近的图像作为识别的结果。这种直接计算距离的方式直观，但是有一个非常大的缺陷—计算量太大。如果每幅图像大小为100*100，训练集大小1000
本文主要是针对[Bayesian Face Revisited: A Joint Formulation][3] 这篇文章的笔记。这篇论文仅通过LBP跟Joint Bayesian这两个方法结合，就把**LFW** 数据集上的人脸验证准确率轻松刷到了92.4%. 香港中文大学团队的DeepID2将七个联合贝叶斯模型使用SVM进行融合，最终达到了99.15%的结果。
之前了解过了DeepID和FaceNet网路结构，但根据一些博客的说法DeepFace是深度学习用在人脸识别领域的奠基之做，所以也看了一下DeepFace的理论，现在主要将自己的理解梳理一下，如理解有误希望能及时指出。首先还是给出文章的地址，想看文章的朋友可以点击链接下载文章地址。 该文章介绍了整个方法的流程以及实验的结果。DeepFace在进行人脸识别的过程中采用的是检测——对齐——提取——..
在之前OpenCV实践之路——人脸识别之一数据收集和预处理和OpenCV实践之路——人脸识别之二模型训练两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。简单说下流程：1.打开摄像头。2.加载人脸检测
人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状
基于python人脸识别考勤系统 签到系统 深度学习 Flask框架 Dlib库 MySQL数据库 大数据 毕业设计（源码+论文）✅
4 刷脸登录实现4.1 需求分析为了用户登录的便捷，我们在系统中增加刷脸登录的功能，大致流程如下图：4.1.2 触发流程用户在登录页面触发刷脸登录功能在该页面中弹出一个二维码，此二维码是后台即时生成，包含特殊标志（但本质上是一个URL链接），后续登录流程将会使用此标志。用户对该二维码进行扫描，并在扫描端（手机或PC，注：此处不建议使用微信扫描）浏览器打开落地页。打开落地页时，授权使...
链接: https://pan.baidu.com/s/13w17RaYk42iKhjvFQkV1Ng密码: 56kl–来自百度网盘超级会员V6的分享
随着中国科技的不断创新发展，展厅讲解机器人技术渐渐进入到我们的生活当中。比如我们常见的服务机器人可以帮助人们打扫卫生，酒店的迎宾机器人可以为大家提供便捷的智能语音服务等，因此，展厅讲解机器人为我们在生活中带去了很多方便。那么这款机器人具体有哪些用途呢?展厅讲解机器人之所以成为近期服务机器人市场的焦点，是因为它具有自主问候、语音交互、远程遥控、人脸识别等功能，可以通过移动应用程序客户端独立欢迎客人，
数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智· 改变商业01.字节新专利可用人脸图像生成数字人近日，北京字跳网络技术有限公司申请的“数字人生成方法、装置、存储介质和电子设备”专利公布。据了解，其能够根据单张目标人脸图像，自动生成与图像中人脸的脸部特征相似的数字人。其方法包括：对获取的目标人脸图像进行重建，得到三维人脸模型和第一纹理贴图；将三维人脸模型与拓扑结构配准，得到配准人脸...
来源｜浅黑科技作者｜史中01人工智能就像林妹妹大自然只有两种剧本：我吃掉各位，或者被各位吃掉。于是在漫长的演化中，动物们学会了欺骗。从亚马逊丛林里的昆虫，到高楼大厦里的人类，多多少少都...
熟悉李彦宏的人都知道，他有点倔，认准一件事，就会“死磕”，哪怕不断迎接挑战。比如，人工智能。从建议设立“中国大脑”开始，这位全国政协委员、百度公司ＣＥＯ已经连续多年带来有关人工智能的提案。今年，他的三份提案又从不同方面聚焦人工智能的落地应用。“人工智能可以说是‘新时代的电力’，是新一轮信息技术的核心，给社会带来的改变堪比工业革命。”李彦宏说。尽管现在市场尚不成熟，但他推进人工智能的决心不动...
智慧平安社区系统开发解决方案，智慧小区大数据分析平台建设智慧平安社区系统开发解决方案实现了对小区“人、地、车、物、事”的动态掌控，提升了社区的安全性，方便居民出行，为有特殊需要的人群提供了更精准的服务。智慧平安社区系统开发解决方案九大子系统：一、人脸识别系统在社区出口双向安装具有智能识别人脸感知采集功能的高清人脸识别摄像头，实现对进出社区人员的准确记录和识别。二、车辆识别系统在社区所有车辆进出口，
随着科技的进步与流媒体视频行业的发展，AI智能视频图像分析——人脸识别的技术已经很成熟了，有很多基于人脸识别的应用和产品也逐渐进入到大众的生活，比如人脸支付，人脸打卡，地铁、火车站的人脸刷票等等。还有通过人脸识别技术找人，甚至有机场和车站可以通过人脸识别寻找可疑人员。TSINGSEE青犀视频云-边-端架构下的视频智能分析平台EasyCVR安防视频云服务目前基于图像分析算法，可以分析出图片中的人物有
下载地址：https://github.com/13952522076/ORL3下载时麻烦给个小星星，谢谢！@vision 3@author：马旭@tel：13952522076@email：1007540910@qq.com执行：执行predict.m文件；结果：时间一般为0.2秒左右，正确率100%；（因为测试集比较少）预处理数据
识别算法CentOS部署手册这是一个目标检测、人脸识别项目的部署手册，包含了一些开发环境的配置方法，相关包已经上传到了我的资源。环境需求CentOS 7NVIDIA DriverCMake 3.17CUDA 10.0CUDNN 7.6.5FFmpegOpenCV 4.2.0DarkNetSeetaFace6安装CentOS正常安装CentOS 7安装NVIDIA显卡驱动驱动下载https://ww
深度学习人脸检测与识别，界面采用pyqt5构建，模型支持人脸检测、特征的定位、矫正与识别，支持多人识别
在人脸识别中，我们通常采用欧氏距离和余弦距离来衡量人脸特征的相似度，判别是否为同一个人。欧氏距离欧氏距离比较简单，采用欧氏公式直接计算两个点之间的距离，如下：代码：diff = np.subtract(feature1, feature2)dist = np.sqrt(np.sum(np.square(diff)))feature1.shape 和feature2.sh...
来源：Coursera吴恩达深度学习课程在人脸识别中，我们希望学习“输入两张人脸图片，然后输出相似度”的函数d，然后Siamese 网络（Siamese network）实现了这个功能。这篇文章将探讨如何定义实际的目标函数（define an objective function），能够让神经网络学习并训练Siamese网络架构呢？要想通过学习神经网络的参数来得到优质的人脸图片编码，方法之一就是定
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目标检测现在的框架越来越多，我们“计算机视觉研究院”最近也分享了众多的目标检测框架！今天我们继续分享一个最新的检测框架——YOLOR。公众号ID｜...
我们将讨论应用于面部的深度学习的有趣应用。我们将估计年龄并从单个图像中找出该人的性别。该模型由Gil Levi和Tal Hassner训练。我们将简要讨论论文的主要思想，并提供有关如何在OpenCV中使用该模型的分步说明。1.使用CNN的性别和年龄分类作者使用了一种非常简单的卷积神经网络架构，类似于CaffeNet和AlexNet。该网络使用3个卷积层，2个完全连接的层和最终的输出层。层的...
基于深度学习的人脸识别与人员信息管理软件【python源码+UI界面+功能源码详解】
边缘计算是一个难题，它为IT架构师和嵌入式开发人员提供了多种选择。最终，它可以创建边缘AI，从而实现更快、更丰富的决策。基于AI的机器学习技术已经超越了基于云的数据中心，因为重要的IoT传...
本文详细介绍了人脸识别基本的实现原理，并且基于python与pyqt开发了人脸识别与信息管理软件，主要实现了通过图片或者摄像头的方式进行人脸识别、人员信息录入与管理以及人脸打卡信息管理等功能。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：本人八年大厂工作经验，专注于深度学习，机器学习等，Python，Java、小程序技术领域和
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Gorkem Polat编译：ronghuaiyang导读一些最常用的few shot learning的方案介绍及对比。...
基于人脸的常见表情识别(1)——深度学习基础知识神经网络1. 感知机2. 多层感知机与反向传播卷积神经网络1. 全连接神经网络的2大缺陷2. 卷积神经网络的崛起卷积神经网络的基本网络层1. 什么是卷积？2. 填充（Padding）3. 步长（Stride）4. 池化5. 卷积和池化输出尺寸计算6. 为什么要用卷积来学习呢？7. 卷积神经网络的优势在哪？本训练营以理论结合实战的方式，帮助大家从 0
精华置顶墙裂推荐！小白如何1个月系统学习CV核心知识：
在目标检测领域可以划分为人脸检测与通用目标检测，往往人脸检测这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等等），并且和通用目标检测（识别）会有一定的差别，这主要是因为人脸的特殊性（有时候目标比较小、人脸之间特征不明显、遮挡问题等），下面我们将从人脸检测和通用检测两个方面来讲解目标检测。...
本文介绍了对目标图像进行人脸检测，然后在分割出的人脸图像中，对人脸图像进行水平投影，并根据水平投影得到的人眼上下眼睑，定位出人眼的位置，而且根据人眼的上下眼睑可以通过事先给出的一定判别标准，判断眼部是否处于疲劳状态，从而达到疲劳检测的目的。当检测出驾驶员处于疲劳时，系统会自动报警，使驾驶员恢复到正常状态，从而尽量规避了行车的安全隐患，并且系统做出预留功能，可以将驾驶员的疲劳状态图片发送给指定的服务
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！报道｜人工智能前沿讲习 作者｜知乎 机器学习小谈地址｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/36...
python 使用ffmpeg工具提取视频中的图像帧1. 安装ffmpegbrew install ffmpeg2. 代码import osimport ffmpeg# 每隔一秒提取一张图片# ffmpeg -i xxx.mp4 -r 1 yyy_%04d.jpg -ystr = 'ffmpeg -i {} -r 1 {}'input_dir = '...'output_dir = '...'fo
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》，主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。本章内容见“授课计划”的标红部分使用教材：吴恩达《深度学习》课程笔记，这门课基本按照吴恩达老师的...
来源：万物智能视界边缘AI发源于边缘计算。边缘计算也称为边缘处理，是一种将服务器放置在本地设备附近网络技术, 这有助于降低系统的处理负载，解决数据传输的延迟问题。这样的处理是在传感器附近...
这篇文章介绍一下支持向量机SVM针对线性不可分情况的应用
以二维形式存在的人脸图像所包含的数据信息是非常多的，而且，这些数据中还包含了很多与人脸身份并没有多少关系的冗余信息，例如，表情、光线条件等。特征提取的定义为：当原始特征的数量很大，或者说样本是处于一个高维空间中的向量时，通过映射（或变换）的方法用低维空间来表示。如上所述，由于人脸的维数在通常情况下很高，特征提取的成败就对整个识别阶段的效果有决定性的影响。甚至可以这样认为：在某种意义上，人脸识别过程
人脸识别
——人脸识别
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
MCP技术社区
永洪数据分析社区
DAMO开发者矩阵
Triton中文社区
松山湖开发者村综合服务平台
腾讯云开发者社区
