塔趣 | 用深度学习来评判颜值,基于TensorFlow的开源项目FaceRank

导读:用深度学习来评判颜值,已开源。好友 @小灰灰 大大的「颜值评分 FaceRank」,这是基于 TensorFlow 的 CNN 模型,美不美机器说了算。

我们常看到用机器学习识别字体,自动驾驶等项目,今天给大家推荐一个有趣的项目 FaceRank,这是个开源项目,它基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型。

从此以后,让它来帮你寻找高颜值的小电影,帮你筛选附近高颜值的妹子(汉子),让它帮你给学校或者公司帅哥美女做个排行榜,让它给明星打分并且你可以自豪的说「一切都是人工智能的选择」。。。

以下是机器给苍老师的打分。

(机器给苍老师打了 7 分,这已经是很高的分数了,果然德艺双磬)

数据集

  • 130 张 128*128 张网络图片,图片名:1-3.jpg 表示 分值为 1 的第 3 张图。 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型。
  • find_faces_in_picture.py

find_and_save_face 基于 face_recognition 从图片中找到人脸的坐标,并保存为新图片。

  • 然后再用 resize 统一为 128×128 大小,为模型训练做准备。

模型

人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : TensorFlow-Examples

卷积神经网络部分代码,网络结构说明:

  • 卷积层
  • 池化层
  • 卷积层
  • 池化层
  • 全链接层

运行

安装好 TensorFlow 之后,直接运行 train_model.py .

  • 训练模型
  • 保存模型到 model 文件夹

测试

运行完 train_model.py 之后,直接运行 run_model.py 来测试.

下载

训练好的模型下载网址: (文件较大,正在上传) http://www.tensorflownews.com/

模型效果

  • 训练过程 你可以看训练过程:Train_Result.md ,这里有损失函数和准确率变化过程。
  • 测试结果 结果并不非常好,但是增加数据集之后有所改善。

文章作者:园长、知乎 文章编辑:柯一


原文发布于微信公众号 - 灯塔大数据(DTbigdata)

原文发表时间:2017-08-03

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