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机器学习算法与理论

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Openface人脸识别的原理与过程

Openface人脸识别的原理与过程： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586 原理可参考如下论文：《OpenFace: A general-purpose face recognition library with mobile applications》第一步：找出所有的面孔我们流水线的第一步是人脸检测。我们的目标是找出并比较当前像素与直接围绕它的像素的深度。然后我们要画一个箭头来代表图像变暗的方向：用梯度来代替像素这事看起来没有明确目的，但其实背后的理由

微风、掠过

2018-04-10

2.7K0

基于LDA KNN的人脸识别详解

人脸识别（LDA+KNN方法）： dataTrain=creatData(TrainDatabasePath); dataTest=creatData(TestDatabasePath); trainLabel=creatTrainLabelMat(); testLabel=creatTestLabelMat(); [train_lda,test_lda]=LDA(dataTrain,trainLabel,dataTest);: PCA降维计算协方差矩阵再求类内均值计算Sb、Sw(类间散布矩阵、类内散

微风、掠过

2018-04-10

2.5K1

调用Dlib库进行人脸关键点标记

人脸识别 python 面向对象编程

昨天调试了人脸识别（classifier_webcam）这个程序，效果不错，响应速度也挺快。按照http://blog.csdn.net/u011531010/article/details/52270023博客内容进行调试即可。今天调试了python写的landmark，用的是dlib库里的68点文件，其中dat文件为训练好的68点标注，我们加入了视频的实时检测的功能，仿照classifier_webcam这个文件（openface中的）使用VideoCapture(0)这个

微风、掠过

2018-04-10

1.7K0

Dlib库landmark算法解析

landmark是一种人脸部特征点提取的技术，Dlib库中为人脸68点标记，在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。今后可采用landmark中的点提取眼睛区域、嘴巴区域用于疲劳检测，提取鼻子等部分可用于3D姿态估计。 Dlib库使用《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》CVPR2014中提及的算法：ERT（ensemble of regression

微风、掠过

2018-04-10

1.9K0

基于Triplet loss函数训练人脸识别深度网络（Open Face）

深度学习人脸识别神经网络

Git: http://cmusatyalab.github.io/openface/ FaceNet’s innovation comes from four distinct factors: (a) thetriplet loss, (b) their triplet selection procedure, (c) training with 100 million to 200 million labeled images, and (d) (not discussed here) large

微风、掠过

2018-04-10

2.1K0

基于landmark的疲劳检测

经查阅相关文献，疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型：打哈欠（嘴巴张大且相对较长时间保持这一状态）、眨眼（或眼睛微闭，此时眨眼次数增多，且眨眼速度变慢）、点头（瞌睡点头）。 1、首

微风、掠过

2018-04-10

1.8K0

基于TP-GAN的侧脸人像恢复

人脸识别图像识别图像处理

中科院自动化所（CASIA），中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径 GAN（TP-GAN），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前较好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的 GAN 结构，合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征，并且可以处理大量不同姿势的照片。研究人员指出，这些合成的图像有可能用于人脸分析的任务。他们受人类视觉识别过程启发，结合对抗生成网络（GAN）的强大性能，提出了一个双路径 GAN（TP-GAN），能够在关注整体结构的同时，处理人脸面部细节，在

微风、掠过

2018-04-10

1.2K0

与人脸有关的模型总结

人脸识别编程算法

ASM(Active Shape Model)早期的基于统计学习的人脸配准算法 AAM (active appearance model)是ASM的改进算法 CLM constrained local model CR级联回归 LBF (local binary feature)局部二元模式 ERT (ensemble of regression tree）集成回归树梯度提升的学习方法，并提出了提取有效像素差特征的距离先验。 ESR：提出了两阶段的学习策略和像素差特征，并通过随机蒛来回归人脸关键点的位置；

微风、掠过

2018-04-10

5670

【Face recognition】人脸识别实战

人脸识别神经网络

图片发自简书App 深度神经网络一般使用CNN，而CNN的改进又有Resnet残差网络，引入shortcut connection，以避免梯度弥散和爆炸，当前层让前面好多层的特征也可以随着前一层一起输入到当前层网络中去。比较成熟的网络现在有VGG-16等。训练过程有一个叫Triplet loss的损失函数，用于训练网络，其原理是一个三元组中，同一类别的距离应小于相异类别的距离加上一个阈值。

微风、掠过

2018-04-10

8950

使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分

开源 ubuntu opencv python 人脸识别

本文仅为模型应用实战，而非颜值研究，所得结果仅供娱乐，仅供参考。方法也仅供参考。一般而言，数据量越大，结果越接近正常人审美。由于本次数据量较小，故仅为实验。使用环境：ubuntu14.04，opencv3.2.0，dlib19.6，python2.7 一、准备工作： 1、下载dlib库，下载特征提取模型。该模型的作用是通过卷积神经网络产生128维的特征向量，用以代表这张脸。网络输入参数为人脸landmark的68个特征点shape和整幅图像。可猜想网络特征与人脸的68特征点坐标有关，在网络中进行归一

微风、掠过

2018-04-10

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