-欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。...该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。...这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，你可以打开命令行中任意图像文件夹，进行人脸识别！...1.找出下面图片中所有的人脸： import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations...也可以用它来做一些「蠢事」，比如美图： 识别图片中的人脸 import face_recognitionknown_image = face_recognition.load_image_file(
现在的实验数据集基本上是来源于LFW，而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%，基本上现有的图像数据库已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据库的总结： 现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多，应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...科大讯飞：科大讯飞在中国香港中文大学汤晓鸥教授团队支持下，开发出了一个基于高斯过程的人脸识别技术–Gussian face， 该技术在LFW上的识别率为98.52%，目前该公司的DEEPID2在LFW上的识别率已经达到了...实验评估 3.1 数据集 Social Face Classification Dataset(SFC): 4.4M张人脸/4030人 LFW: 13323张人脸/5749人 restricted...接下来你只用运行face_recognition命令，程序能够通过已知人脸的文件夹识别出未知人脸照片中的人是谁； 针对每个人脸都要一行输出，数据是文件名加上识别到的人名，以逗号分隔。
但在一些特定场景中，如网络受限、网络不稳定、数据不允许传入公网等，人脸识别云服务显然“力不从心”。...“离线人脸采集”通过人脸检测与追踪、人脸关键点、人脸质量检测、人脸动态捕获，能够实时采集人脸图片并校验。...人脸识别的业务通常经历三个步骤，采集到符合条件的人脸图片、分析人脸、产品侧业务反馈人脸、分析人脸、反馈用户，吴延宇介绍，针对1080P的图片，百度离线人脸SDK可实现人脸检测速度100毫秒以内，动态追踪速度...通过百度人脸离线SDK，各类硬件终端均可快速整合人脸识别能力，完成智能升级，比如人证核验机、人脸门禁、互动营销屏、POS机等。...本次开放的离线识别SDK，则更适用于中小人脸库、且有网络限制的场景，实现设备端离线作业，比如人脸门禁、人脸考勤机等。
该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。...该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。...该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。...项目地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 特征 找出图片中的人脸 找出下面图片中所有的人脸： ?...识别图片中的人脸 识别每张图片中的人物。 ?
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 315晚会让大家意识到人脸识别有多可怕。在大洋彼岸，全球最具影响力的AI数据集也开始行动了。...近日，ImageNet数据集决定：给所有人脸打码，保护被收录者隐私。 ImageNet管理者之一Olga Russakovsky与李飞飞团队合作，一起“纠察”数据集中所有包含人脸的图像。...MIT科学家Aleksander Madry认为，模糊人脸的数据集训练的AI有时候很奇怪，数据中的偏差非常微妙，但可能会带来严重的后果。...在那篇论文中，Prabhu建议，对数据集中的人脸做模糊处理，并且要做到在参与者明确同意后才能收集图片，不要为这类数据集创建数据共享许可证。...2019年，微软悄悄删除了包含1000万张图片的人脸数据集MS Celeb，这些照片都未征得本人同意。
选择哪些数据增强技术以及如何应用它们通常取决于具体任务和数据集的特点。数据增强在许多计算机视觉任务中都被广泛使用，包括图像分类、目标检测、分割、人脸识别等。...通过增强数据的多样性，可以提高模型的性能并使其更适应复杂的现实世界场景。人脸图像数据增强对于人脸图像数据增强，有多种方法可以提高模型的鲁棒性和性能。...以下是一些常见的人脸图像数据增强方法：旋转和翻转： 随机旋转或翻转图像，以改变人脸的角度和方向，使模型更具鲁棒性。缩放和裁剪： 随机调整图像的大小并进行裁剪，以模拟不同尺度和视角下的人脸。...风格迁移： 将不同图像的风格应用到人脸图像上，以增加多样性。镜像对称： 镜像对称图像，以生成左右对称的人脸数据。增加噪声数据： 引入合成噪声数据，以增加模型对于嘈杂环境下的鲁棒性。...实现以下是个人实现的一些人脸增强方式，不会对原始人脸数据造成太大的干扰，进而不会引入脏数据：旋转：范围在（-20°, 20°） 表示向左向右旋转def rotate_image(image):
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
pytesseract 识别率低提升方法 一.跟换识别语言包 下载地址https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 二.修改图片的灰度 from PIL import
为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习，说白了，机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为。...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。...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。...在我截取的1000张人脸中大约有几十张这样的，要想确保模型可靠，必须要把这样的图片去掉。这个活只能手动了，没办法。幸运的是，数据量不大，不会耽误太多时间的。
一般网站或者应用里面区分VR视频的做法是，在后台的数据库里面有个字段标记。...测试集和测试结果都保存在数据库中，数据库中有 4 张表。上面已经介绍了source和video表，分别支持的网站和爬虫爬取的视频网页。...使用该方案后，能快速了解算法对视频识别率的影响，并能方便获取失败用例，用来改进算法。 对于 VR 视频的检测，你是否有更好的方法呢？ 欢迎留言探讨。
利用了两个流行的人脸数据集的人脸图像，即FEI和LFW数据集。使用级联物体检测器对两个数据库中的所有图像进行裁剪以尽可能地去除背景，以便提取面部和内部面部特征。...从FEI数据集中采样面部数据 用于测试FEI数据集上识别率的面部部分 在FEI数据库中使用基于面部部分的SVM和CS分类器的面部识别率 - 在训练中不使用/使用面部的面部部分 在FEI数据集上显示面旋转...(10°到180°) 在FEI数据集上使用SVM和CS分类器的人脸识别率(基于训练集中没有和有旋转人脸图片) 一个在FEI数据集中缩小(10%到90%)人脸的例子 利用SVM和CS分类器对FEI中缩小后的人脸进行快速识别...一些来自LFW数据集的人脸图像样本 来自LFW数据库的面部部分样本 在LFW数据集上，分别使用SVM和CS两种分类器对训练中未使用/使用的人脸各部分进行识别 在LFW数据集上使用基于SVM和CS分类器的人脸旋转的人脸识别率...(在没有和使用单个旋转面作为训练数据的情况下) 在LFW数据库上，基于SVM和CS分类器的图像缩放识别率 使用CS进行正确匹配的结果，对于嘴的部分 使用CS测量的错误匹配的结果，对于嘴的部分 正确匹配的结果使用
ORL人脸数据集 ORL人脸数据集有40个人的人脸数据，每个人10张照片，一共400张照片，照片的维数是46×56。...图1 ORL训练过程 训练出的人脸识别模型在测试集上的识别率随训练的轮次的变化如图2所示。 图2 ORL识别率 具体数据如表1所示。...FERET人脸数据集 FERET人脸数据集有200个人的人脸数据，每个人7张照片，一共1400张照片，照片的维数是80×80。...图3 FERET训练过程 训练出的人脸识别模型在测试集上的识别率随训练的轮次的变化如图4所示。 图4 FERET识别率 具体数据如表2所示。...图5 Yale Face训练过程 训练出的人脸识别模型在测试集上的识别率随训练的轮次的变化如图6所示。 图6 Yale Face识别率 具体数据如表3所示。
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：链接:https://pan.baidu.com/s/1zw0KA1iYW41Oo1xZRuHkKQ 密码:zu3w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...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。.../qq_33200967/18929804制作人脸数据集下面我们就介绍如何制作自己的人脸数据集，项目的开源地址：https://github.com/yeyupiaoling/FaceDataset 。
引 CalebA人脸数据集（官网链接）是香港中文大学的开放数据，包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，并且都做好了特征标记，这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。...别看只是一堆人脸，他们很贴心地做好了特征标记，也就是说，你可以找到类似下面这些标签： 更贴心的是，他们除了Google盘的下载方式，还为国内研究人员提供了百度网盘的下载链接，这在他们官方都可以找到。...这样我们就有了图片和特征描述了，那怎么筛选出我们要的人脸图片呢？ 处理标签 假设我们要把所有人脸分成戴了眼镜的和没戴眼镜的两份集合，来训练从戴眼镜到不戴眼镜的转换。...最后，我统计了一下有无戴眼镜的人脸的数量，结果是： 筛选图片 得到两个记录了有无戴眼镜的图片名集合txt后，我们就可以根据这个来筛选图片了。...这里我们就得到了所有高宽相等的人脸二次裁剪图片。 还要注意的一点是这里只保证了每张图片自身高宽相等，图片之间的尺寸并不一定是同样大小的。 结 这样，就完成了针对一个维度去做二位类处理筛选数据集的工作。
答：人脸识别技术在过去一年以来，平均 6 - 8 个月，识别率就会提升一个数量级，测试结果表明，人证合一对比，人眼的识别率平均为 72.5%，而机器识别率普遍已经超过 99.5%，相对机器识别会更准确。...经过计算机人脸识别与人的对比，变化较小的 95% 的人与身份证照人脸进行比对，计算机识别率 99.5%，人眼识别率 91% 左右。...而差别很大的，计算机识别率 78%，人脸识别率降到 20%。 所以，计算机还是比人眼的准确率要高很多。...8、很多成果在 LFW 人脸数据集上的准确率都停留在 99.5% 左右，是不是很难再有突破了？...可以通过图片预处理去噪，还可以通过有噪点的大数据进行训练来解决。
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