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深度应用

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『Python开发实战菜鸟教程』实战篇：一文带你了解人脸识别应用原理及手把手教学实现自己的人脸识别项目

人脸识别 github git 开源 python

推荐补充阅读：『Python开发实战菜鸟教程』工具篇：手把手教学使用VSCode开发Python

2022-01-05

1.2K0

『算法理论学』基于深度人脸识别流程介绍

人脸识别深度学习

以OpenFace算法中实现人脸识别的流程举例，这个流程可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，结构如下图所示

2020-09-03

2.3K0

『开发技术』Windows极简安装使用face_recognition实现人脸识别

windows gcc ubuntu 人脸识别

在Windows使用此face_recognition项目时，由于官方不提供Windows版本：安装时总是遇到不同问题。

2019-08-15

1.6K0

『深度应用』人脸识别最新进展及发展方向

编程算法对象存储人脸识别腾讯云测试服务

简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是，在大多数场景下都需要你先提供一个证件，然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外，但也要求你提前注册一张人脸，然后再进行比对。这是最原始的形式，由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式，相当于做一个二分类。

2019-07-02

1.2K0

[深度应用]·基于卷积神经网络人脸识别的原理及应用开发（转）

人脸识别深度学习

这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值，它的结构如下图所示：

2019-06-27

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[深度应用]·实战掌握Dlib人脸识别开发教程

人脸识别 python github git 开源

Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。

2019-06-27

2.4K0

[深度学习概念]·非极大值抑制解析

http 图像识别人脸识别 https 网络安全

非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。

2019-06-27

7180

『深度应用』一文搞懂深度学习人脸识别模型开发流程

腾讯云测试服务编程算法深度学习人脸识别

度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习，也可以认为距离学习。因为在一定条件下，相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向量，既可以用余弦相似度的大小，也可以使用欧式距离的远近来衡量相似程度。

2019-06-27

8920

[深度概念]·简述人脸识别开发原理

编程算法人脸识别

我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。

2019-06-27

2.8K0

[深度概念]·Softmax优缺点解析

人脸识别机器学习神经网络深度学习人工智能

个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/

2019-06-27

2.2K0

[深度学习概念]·人脸识别MTCNN解析

.net 编程算法 matlab 人脸识别图像识别

人脸识别MTCNN解析源代码，效果相当不错（只有测试代码）： https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.ht

2019-06-27

1.4K0

[深度学习概念]·深度学习中人脸识别开发解析

人脸识别深度学习

人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。

2019-06-27

1.4K0

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