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【前沿】见面,TensorFlow实现

【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的,然后使用CNN深度网络来估计。 TensorFlow实现的/ 这是一个的TensorFlow工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的,然后使用CNN深度网络来估计。 如下所示,该项目可以同时估计一张照片中的多个 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包,已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。 imutils==0.4.3 numpy==1.13.3 pandas==0.20.3 使用方法 编译 tfrecords 为了训练你自己的模型,你首先需要下载IMDB和wiki 两个数据集,下载地址分为 因为我们首先需要进行非常耗时的检测和对齐步棸,所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。

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虹软发布免费SDK:支持

AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的技术,而且除了检测、跟踪、功能,现在也支持对。 ? 涉及景区、旅游、机器、智能家居、安保、新零售等领域。大家一致认为虹软的开放版本是他们最想要的,最重要的是离线,同时无论是侧、暗光还有能均是大大高于Baidu、Face++ 等产品的。 ? 而这种黑科技虹软是行业的佼佼者,他的双摄算法能力已经充分说明其竞争力与实用。而其开放的认知引擎则给企业带来了绝对的AI应用工具。来想象一下,离线的引擎可以在哪些场景具有优势: ? 机器物:无需网咯,机器可以、客户、,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢。 智能家居:门锁,灯控、音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,打造智慧社区 …… 面对应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,

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    实践篇 | 基于Caffe的&

    基于形状特征和深度神经网络的现实分类,先对进行对齐操作,用深度网络的方法进行分类,在LFW数据库的非正向样本部分做实验,率可达到89.3%。 是利用计算机视觉来辨图像中的。多来,因为实际场景的需求,如在身份认证、机接口、视频检索以及机器视觉中的潜在应用而备受关注。 是一个复杂的大规模二分类问题,分类器将数据录入并划分男女。目前方法主要有:基于特征算法(等传统方法)及基于深度学习方法。 ? 基于特征算法 基于特征算法主要是使用PCA。在计算过程中通过消除数据中的相关,将高维图像降低到低维空间,而训练集中的样本则被映射成低维空间中的一点。 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys import caffe %matplotlib

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    基于MXNET实现的

    ,基于insightface功能模块开发的,支持多张同时检测和。 , 206), :女, :31 第3张,位置(632, 118, 666, 158), :男, :28 第4张,位置(91, 159, 151, 237), :男, :38 第5张,位置(723, 123, 760, 169), :男, :26 第6张,位置(263, 120, 317, 191), :男, :27 第7张,位置(438, 134 , 481, 190), :男, :46 第8张,位置(908, 160, 963, 224), :男, :35 第9张,位置(39, 51, 81, 102), :女, :31 第10张,位置(807, 148, 847, 196), :女, :26 第11张,位置(449, 40, 485, 84), :男, :29 第12张,位置(378

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    Android特征

    本文我们接着来看看,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 追踪 FT 检测 Age 检测 Gender 其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于,Gender 引擎用于 流程 整体上比注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 DetecterActivity.this.getApplicationContext()).mFaceDB.mRegister; List<ASAE_FSDKFace> face1 = new ArrayList<>();//结果

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    1.的难点 用户配合度 相似 易变形 2.的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 ,其他可以不写   scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确   minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域 ) # 处理探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    OpenCV之三:自己的

    本系列文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: OpenCV之自己的——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV之二:模型训练》两篇博客中,已经把的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说,本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载检测器,加载模型。 3、检测 4、把检测到的模型里面的对比,找出这是谁的。 5、如果是自己的,显示自己的名字。 cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); //改变图像大小,使用双线差值 //resize(gray, smallImg, smallImg.size

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    face++

    该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网络能) ?

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    What-

    发展历史 系统的研究始于20世纪60代,80代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法 技术方向 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,已有30多的研发历史。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的能,在精度、稳定和速度方面的整体系统能超过三维图像。 这项技术在近两三发展迅速,使技术逐渐走向实用化。 技术流程 系统主要包括四个组成部分,分为:图像采集及检测、图像预处理、图像特征提取以及匹配与需要积累采集到的大量图像相关的数据,用来验证算法,不断提高准确,这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络数据

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    python

    目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 检测 6 检测多张 7 检测视频中的 8 训练数据并 8.1 训练数据 8.2 1 读取图片 8 训练数据并 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 /trainer.yml') # 准备的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[: (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

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    LBPH

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH 特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时,每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有到任何目标对象 ) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意:置信度评分用来衡量结果与原有模型之间的距离 0表示完全匹配,小于50的值表示可以接受,大于80表示差较大。

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    PCA

    ,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()# predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法:PCA是将高维的数据处理为低维数据后 (降维),再进行数据分析和处理,获取结果。 num_components[, threshold]]) num_components表示保留的分量个数,通常情况下,保留的分量个数为80 threshold表示在预测时所使用的阈值,如果大于该阈值,那么没有到任何目标对象

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    LDA

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()# predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA是一种经典的线学习方法 ,也称Fisher判分析法。 例子: Fisher线分析是要找到一条最优的投影线,满足: ● A、B组内的点之间尽可能地靠近 ● C的两个端点之间的距离(间距离)尽可能地远离 retval=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create ([, num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线分析时保留的成分数量,默认值是0 threshold表示进行时所使用的阈值

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    demo

    我们知道当今最火的莫过于工智能了,工智能指在计算机科学的基础上,综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知,制造能模拟类智能行为的计算机系统的边缘学科。 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和,该软件包使用dlib中最先进的深度学习算法,使得准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行操作。 代码部分 效果 成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    的可解释

    作者丨孙裕道 编辑丨极市平台 导读 的可解释是深度学习领域中的一个很大挑战,当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。 自然深度学习中的很重要领域的可解释也是一个很大的挑战,当前在这方面探索的方法有网络注意力、网络解剖或综合语言解释,然而,缺乏网络比较和量化可解释结果的真相,尤其是在中近亲或近亲之间的差异很微妙 论文贡献 该论文的贡献可以归结为如下三点,分如下所示 XFR baseline:作者基于五种网络注意力算法为XFR(的可解释)提供了baseline,并在三个用于的公开深度卷积网络上进行了评估 模型介绍 的可解释(XFR) 该论文的创新点可能是从Facenet中得到一定的灵感。XFR的目的是解释图像之间的匹配的内在关系。 的修复数据集 构建图像修复数据集的一个关键挑战是要确修复后的图片与原图片表示的是不同的身份。大多数修复的图像在相似上与特定网络的原始配对身份没有足够的差异。

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    懂点

    那么今天的小课堂开始,我们主要讨论以下两点: 一、技术的简单认知 二、的应用场景 一、技术的简单认知 我们来看看技术的原理是怎样的,首先我们了解下的大致流程 ? 预处理是过程中的一个重要环节。输入图像由于图像采集环境的不同,如光照明暗程度以及设备能的优劣等,往往存在有噪声,对比度不够等缺点。 另外,距离远近,焦距大小等又使得在整幅图像中间的大小和位置不确定。为了保证图像中大小,位置以及图像质量的一致,必须对图像进行预处理。 但是随着的场景增加,我们在前首先要检测图像中是否含有。 当然活体鉴还有其它的方式如立体活体检测、亚表面检测、红外FMP检测等,很多时候都是会综合使用多种活体检测技术来进行检测,最大化的减少活体入侵机率。

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    NodeJS(3)

    获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作,http请求我们也已经进行封装,下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的功能了。 首先我们一样先调取检测接口试试水: 检测接口: 我们先来看看文档对该接口的介绍: ? 3.实现功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法,而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。 总结: 其实工智能基于前的基础进行使用是很简单的。 吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API,其实难度系数都不高,因为最难的真正实现的逻辑操作现有的API已经实现,我们无需去关心它如何进行,而只需调用API就可以进行系列文章到本篇就结束了,有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。

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    NodeJS(2)

    上一篇介绍了NodeJS实现中的注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。 今天我们来看下SDK文档关于其他的接口,我们可以来看看整套具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢? 这样的返回其实也是可以的,但是本质就是为了提升用户体验,降低操作复杂,所以其实还有一种方案可以在用户不存在的情况进行将该静默注册到库,就是添加参数action_type: REPLACE 此能力可用于H5场景下的一些采集场景中,增加注册的安全和真实。 ? 我们先看下测试结果: ? 到这里其实SDK关于的所有接口都介绍完毕了。其实还有几个接口,必须账户进行企业实名认证才有权限调用,在这里我就不介绍了。本篇内容到这里差不多结束了。

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    Python OpenCV (

    3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区待调查 import cv2 # 引入训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取到的 faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将到的框出来 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存结果

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