我们可以自己训练定制化的人脸识别模型，但在训练模型识别图片或视频中的人脸之前，最重要的一个步骤是收集人脸数据集。...如何创建定制的人脸识别数据集 首先我将介绍使用 OpenCV 和一颗摄像头来检测视频流中的人脸，并将带有人脸的图像帧保存到硬盘上。接下来我会列举几种用程序自动从网上下载人脸图片的方法。...收集不同条件下的目标人脸样本可能会需要几天或几周的时间，这样能使得人脸数据集足够丰富，很好地表示不同状态下的人脸，保证训练出来模型有足够的鲁棒性，收集的人脸包括： 不同亮度下的人脸 每天不同时候，不同光线角度下的人脸...不同表情和情绪状态下的人脸 接下来我们更进一步，写一个简单的 Python 脚本来构建人脸识别数据集，这个脚本会做如下工作： 连接并控制摄像头 检测人脸 将包含人脸的图像帧写入硬盘 打开一个叫...这里推荐将每个人的人脸数据保存在数据集下的一个子文件夹内，这样能够保证数据集条理清晰，易于管理。 方法 2：使用程序自动下载人脸图片 ?
编辑丨极市平台 导读 本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集，并附有相关下载链接，希望能给大家带来一些帮助。...1.哥伦比亚大学公众人物脸部数据库 数据集链接：http://m6z.cn/5DlIR9 PubFig Dataset 是一个大型人脸数据集，主要用于人脸识别和身份鉴定，其涵盖互联网上 200 人的 58,797...该数据集可用作以下计算机视觉任务的训练和测试集：人脸属性识别、人脸识别、人脸检测、地标（或人脸部分）定位以及人脸编辑与合成。...4.MTFL人脸识别数据集 数据集链接：http://m6z.cn/6fHmaT 该数据集包含 12,995 张人脸图像，这些图像用 (1) 五个面部标志，(2) 性别、微笑、戴眼镜和头部姿势的属性进行了注释...6.PersonID人脸识别数据集 数据集链接：http://m6z.cn/5So6vR 该数据集所选用的人脸照片均来自于两部比较知名的电视剧，《吸血鬼猎人巴菲》和《生活大爆炸》。
机器学习也是如此，要想识别出这张人脸属于谁，我们同样需要大量的本人和其他人的人脸数据，然后将这些数据输入Tensorflow这样的深度学习（深度学习指的是深度神经网络学习，乃机器学习分支之一）框架，利用深度学习框架建立属于我们自己的人脸分类模型...只要数据量足够，分类准确率就能提高到足以满足我们需求的级别。 日本程序员提供的源码利用了keras这个深度学习库来训练自己的人脸识别模型。...同时，为了验证其它深度学习库的效率和准确率，当然也为了满足我的好奇心，我还使用了Theano，利用CNN——卷积神经网络来训练我的人脸识别模型。...前面已经说过，OpenCV对人脸的识别也不是100%准确，因此，我们截取的人脸图像中会有些不合格的，比如误把灯笼当人脸存下来了或者人脸图像很模糊。...关于训练集的使用，我们需要拿出一部分用于训练网络，建立识别模型；另一部分用于验证模型。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 上一篇中我们对训练数据做了一些预处理，检测出人脸并保存在\pic\color\x文件夹下（x=1,2,3,…类别号），本文做训练和识别。...为了识别，首先将人脸训练数据 转为灰度、对齐、归一化，再放入分类器（EigenFaceRecognizer）,最后用训练出的model进行predict。...—————————————– 环境：vs2010+opencv 2.4.6.0 特征：eigenface Input：一个人脸数据库，15个人，每人20个样本（左右）。...Output：人脸检测，并识别出每张检测到的人脸。 —————————————– 1....为训练数据预处理（ 转为灰度、对齐、归一化 ） 转为灰度和对齐是后面做训练时EigenFaceRecognizer的要求； 归一化是防止光照带来的影响 在上一篇的 2.2 Prehelper.cpp文件中加入函数
AiTechYun 编辑：yxy 在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。...在下篇文章中，你将学习如何利用这个数据集的示例图像，量化人脸，并创建你自己的面部识别+ OpenCV应用。 如何创建自定义人脸识别数据集 在本教程中，我们将介绍三种创建面部识别自定义数据集的方法。...让我们写一个简单的Python脚本来帮助构建我们的自定义人脸识别数据集。...完成此过程之后，你就成功建立了的自定义人脸识别数据集。 方法＃2：以编程方式下载人脸图像 ?...创建自己的自定义人脸识别数据集的最后一种也是最不理想的一种方法，手动查找并保存示例人脸图像。
---- 二 infogan修改简介： 1 infogan默认训练只包含mnist，没有celeba人脸数据库的训练，我们参考 https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow...的celeba相关代码 调整infogan输入celeba图片数据进行训练 ?...还需要确认) 4 cnn架构扩展：原理的mnist训练的cnn结构相对简单， custom_fully_connected(image_size / 16...下载celeba数据文件 压缩后的约1.5G，解压到 InfoGAN/celebA/ 运行训练：PYTHONPATH='.'...五：训练效果图： 还没跑出来。
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 前言 开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的...所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。...公开人脸数据集 公开的人脸数据集有很多，本中我们就介绍几个比较常用的人脸数据集。...CelebA人脸数据集 官方提供的下载地址：https://pan.baidu.com/s/1eSNpdRG#list/path=%2F 该数据集下载后有3个文件夹，Anno文件夹是存放标注文件的，Eval...有些图片有多个标注数据，因为这个数据集的图片中多人脸的，跟前面的数据集不同，前面的都是一张图片只有一张人脸。
但最近几年，由于深度学习技术的发展，以及越来越多大规模人脸表情识别数据集的开源，人脸表情识别的相关研究也发生了比较多的变化。...但通过这样的数据集训练得到的算法模型在实际使用的时候很容易出现较大的偏差。最主要的原因在于这些表情数据都是在比较理想的实验室条件下得到的。...因此，在理想条件下训练得到的算法模型面对现实更苛刻的条件，识别率自然大大下降。...：通过Google搜索引擎获取（这种即被定义为自然状态下自发式的表情数据） ---表情标签：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气、中立 ---数据集大小：训练集含28709张图片, 验证集含3589张图片...总结 本文首先介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状，然后了解了目前基于图片的人脸表情识别领域最常用的几个数据集。
01 人脸识别简介 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。...关于人脸识别的内容，网上资料很多，这里推荐一篇综述，详细介绍了一些人脸识别的背景和目前的相关研究，以及常用的人脸识别模型： http://www.elecfans.com/d/709424.html...这里提供了20个用于练手，完整数据集可以去上面的链接或自行查找下载。 说明：每个文件夹名为人的姓名，文件夹内包含多张人脸（>=1）。 ?...三、开始制作所需要格式的数据集 （1）数据对齐并生成lst文件 将lfw数据集下载好并放置在datasets下（这里以lfwdata命名的文件夹），然后新建一个文件夹并命名为output保存对齐后的人脸图片...index out of range 仔细分析之后，是因为在train.txt中存在空白行导致，直接删除即可，如果没有报错可以直接忽略 ---- 至此，我们已经完成了数据集的制作，后续会更新如何训练
左边一列为原始序列；右边一列为相对应的人脸序列[1] 2 常用数据集 跟介绍基于图片的人脸表情识别一样，在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前，先了解该领域常用的一些数据集。...：123位参与者在实验室条件下摆拍指定表情获得 表情标签：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气、中立、轻蔑；AU 数据集大小：593个视频序列，分辨率640*490或者640*480，基于图片的人脸表情识别中常常取最后几帧作为样本...基于视频的人脸表情识别的预处理本质上跟基于图片的人脸表情识别一致，利用基于图片的预处理方法对视频中的每一帧使用即可。...除了之前专栏文章提到的预处理方法外，对于视频任务，将不同长度的视频转化为长度大小的样本进行算法训练也是处理视频问题中很重要的一步预处理操作，样本帧数选取太大则加大训练难度，选取太少识别效果很可能不佳。...总结 本文首先介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，然后了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。
来源：公众号 AI算法与图像处理 授权转 01 人脸识别简介 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。...关于人脸识别的内容，网上资料很多，这里推荐一篇综述，详细介绍了一些人脸识别的背景和目前的相关研究，以及常用的人脸识别模型： http://www.elecfans.com/d/709424.html...这里提供了20个用于练手，完整数据集可以去上面的链接或自行查找下载。 说明：每个文件夹名为人的姓名，文件夹内包含多张人脸（>=1）。 ?...三、开始制作所需要格式的数据集 （1）数据对齐并生成lst文件 将lfw数据集下载好并放置在datasets下（这里以lfwdata命名的文件夹），然后新建一个文件夹并命名为output保存对齐后的人脸图片...index out of range 仔细分析之后，是因为在train.txt中存在空白行导致，直接删除即可，如果没有报错可以直接忽略 至此，我们已经完成了数据集的制作，后续会更新如何训练，以及使用
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一开始我运用人脸库训练出一个xml文件，后来新增人脸时候需要将新人继续拿来训练，需要将训练的特征信息加在原来xml文件里面。...比如，原来的xml文件为face.xml；现在采集了一些人脸，需要将这些人脸的特征信息提取加入到face.cml；然后下次load这个face.xml进行人脸识别。...现在就是怎么将这些人脸加入原来的xml文件呢？...这个是全局变量定义： static vector images;//头像集 static vector labels;//标签集 训练： model->load(“face0....xml”); try {//现在的需要加入的图片入栈。
上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。...在正式开始实践前，先做了个小测试，即用较少的人脸数据进行训练和识别测试。做小测试的时候，我是首先从ORL中选择了2个人的各自5张图片和自己的5张图片，共3个人15张人脸图片进行训练。...在之后就是模型的训练了，opencv自带的Facerecognizer类。其中有人脸识别接下来会用到的几个函数（train、load、save、predict）。 ?...数据量较大的情况 小测试中共涉及了15张图片，即使让你人为命名写路径也不算很麻烦，可是人脸识别需要的数据往往很大，这就不可能说人为的去一张张图片的处理了。...之后便是一些处理，将摄像头采集到的图像检测出人脸，再将人脸处理成指定格式，调用predict函数进行识别，和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出！
在构建使用深度学习的人脸识别模型时，需要构建一个训练集Train Set、画廊集Gallery Set和探针集Probe Set来评估模型的性能。 在本教程中，将介绍这三个集合。...Train Set|训练集 训练集通常用于训练模型，并通常被分为三个部分。 例如：这里的数据是整个训练集，它将被分割为训练集、验证集和测试集。...Probe Set|探针集 Probe set 也不能用于训练模型。它通常包括两个部分： 第一部分： 画廊集中的数据。 例如，探针集和画廊集中都有 250 个人，然而，他们的人脸图像是不同的。...Probe set：一个探针集是需要被识别的未知个体的探针图像的集合。在该协议中，来自CAS-PEAL-R1数据库的九个探针集被组成。...所有出现在训练集中的图像都被排除在这些探针集之外。 总结 在计算机视觉人脸识别中，gallery set（画廊集）和probe set（探测集）是两个重要的概念。
试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace，用它训练AI帮你找动漫素材，效率分分钟翻倍。 ? 对于脸型相近、但角色不同的二次元人物，能准确识别出来（脸盲福音）： ?...结合真人数据，训练卡通人脸识别 团队提出了一种卡通和真人的多人物训练框架，主要包括分类损失函数、未知身份拒绝损失函数和域迁移损失函数三部分，如下图所示。 ?...不过这也说明，一个标准、大型的动漫人脸数据集是有必要的。 标注数据，只需要一步 为了减少人工标注的工作量，研究者们设计了一种半自动数据集构建框架，用于构建iCartoonFace数据集。...然而，针对二次元人脸识别的数据集依旧少之又少，大多数数据集存在着噪音比例大、数据量小的问题。 但这样的需求的确存在，不局限于对视频的结构化分析，还能应用于图片搜索、广告识别等场景。...针对这个现象，爱奇艺开放了目前全球最大的手工标注卡通人物检测数据集与识别数据集iCartoonFace，包含超过5000个卡通人物、40万张以上的高质量实景图片。
前言 最近在做机器学习下的人脸识别的学习，机器学习这个东西有点暴力，很大程度上靠训练的数据量来决定效果。为了找数据，通过一个博客的指导，浏览了几个很知名的数据集。...几个大型数据集是通过发邮件申请进行下载，几个小型数据集直接在网页的链接下载，还有一个Pubfig数据集则是提供了大量图片的链接来让我们自己写程序来下载。...权衡了数据量的需求，最后选择Pubfig的数据集，于是就自己写了一个python图片采集程序，里面用了urllib和requests两种方法. 分析Pubfig提供的下载文件的特点 ?...这个数据文件提供了在数据集中出现的所有人物 ?...这个数据文件提供了每个人的urls 可以看出来这个数据集的处理其实非常简单了，可以通过readlines的方式存进列表用空格分开一下数据就可以把urls提取出来了。
这是关于人脸的第②篇原创！（源码在第三篇） 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。...在正式开始实践前，先做了个小测试，即用较少的人脸数据进行训练和识别测试。做小测试的时候，我是首先从ORL中选择了2个人的各自5张图片和自己的5张图片，共3个人15张人脸图片进行训练。...在之后就是模型的训练了，opencv自带的Facerecognizer类。其中有人脸识别接下来会用到的几个函数（train、load、save、predict）。 ?...数据量较大的情况 小测试中共涉及了15张图片，即使让你人为命名写路径也不算很麻烦，可是人脸识别需要的数据往往很大，这就不可能说人为的去一张张图片的处理了。...之后便是一些处理，将摄像头采集到的图像检测出人脸，再将人脸处理成指定格式，调用predict函数进行识别，和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出！
这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结，我使用YOLO v2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision 是97.27%。...需要注意的是，这一训练过程可能只对我自己的训练集有效，因为我是根据我这一训练集的特征来对YOLO代码进行修改，可能对你的数据集并不适用，所以仅供参考。...我的数据集 批量改名首先准备好自己的数据集，最好固定格式，此处以VOC为例，采用jpg格式的图像，在名字上最好使用像VOC一样类似000001.jpg、000002.jpg这样。...读取某文件夹下的所有图像然后统一命名，用了opencv所以顺便还可以改格式。 准备好了自己的图像后，需要按VOC数据集的结构放置图像文件。VOC的结构如下 ?...然后，需要利用scripts文件夹中的voc_label.py文件生成一系列训练文件和label，具体操作如下： 首先需要修改voc_label.py中的代码，这里主要修改数据集名，以及类别信息
Face Resource知乎有三 提供 一个非常齐全的 (数据集汇总)Face Detection DatasetFDDBpaper: http://vis-www.cs.umass.edu/fddb
Face Recognition 提出一种新的概念：人脸的组感知表示，通过在网络中学习人脸的隐藏组表示，并与实例级人脸表示结合，实现了更高精度的人脸识别。...在人脸识别常用的 9 大数据集(LFW, YTF, CALFW, CPLFW,CFP, AgeDB-30, MegaFace, IJB-B, IJB-C)上，该算法表现出了一致性的精度提高，虽然代码没开源...作者认为如果在训练的时候能够给出每张图片所属组（或者说类别）的标签，训练得到的特征天然的具有缩小人脸搜索范围的性质，使人脸识别更精准。...但现实情况是并不会有足够的人脸分组标签，所以作者希望在训练中自发式聚类，以实现自动化的提取组表示。 下图为 GroupFace 示例： ?...实验结果 除了使用GroupFace网络结构，作者还使用arcface loss损失函数，在 9 个常用的1:1人脸验证和1:N人脸识别数据集中的实验，均得到了显著的精度提升。 ? ? ?
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