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清华出品 | 人脸识别最全知识图谱

人脸识别技术流程人脸图像的采集与预处理人脸图像的采集与检测具体可分为人脸图像的采集和人脸图像的检测两部分内容。人脸图像的采集：采集人脸图像通常情况下有两种途径，分别是既有人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。人脸图像的预处理：人脸图像的预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。人脸特征提取目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。人脸识别我们可以在人脸识别系统中设定一个人脸相似程度的数值，再将对应的人脸图像与系统数据库中的所有人脸图像进行比对，若超过了预设的相似数值，那么系统将会把超过的人脸图像逐个输出，此时我们就需要根据人脸图像的相似程度高低和人脸本身的身份信息来进行精确筛选

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清华大学发布：人脸识别最全知识图谱

人脸图像的采集：采集人脸图像通常情况下有两种途径，分别是既有人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。人脸图像的预处理：人脸图像的预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。人脸检测重点关注以下指标：检测率：识别正确的人脸/图中所有的人脸。检测率越高，检测模型效果越好；误检率：识别错误的人脸/识别出来的人脸。人脸特征提取目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。人脸识别我们可以在人脸识别系统中设定一个人脸相似程度的数值，再将对应的人脸图像与系统数据库中的所有人脸图像进行比对，若超过了预设的相似数值，那么系统将会把超过的人脸图像逐个输出，此时我们就需要根据人脸图像的相似程度高低和人脸本身的身份信息来进行精确筛选

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基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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初识图

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基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ? 按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。

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人脸检测——准备非人脸

简单粗暴，不多说，直接代码吧： import os import random from PIL import Image from PIL import Im...

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人脸检测——AFLW准备人脸

不多说了，直接代码吧：生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称和图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。 f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES

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全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

人脸检测历险记可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。 OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。人脸卡通化仅仅是人脸检测，显得略微有些没意思，所以在人脸检测的基础上，加点其他的更有意思的东西，比如上次刚玩过的卡通化。，获取人脸框和人脸关键点的位置稍微扩充下人脸框，进行卡通化操作把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置完整效果看一下完整的效果吧：【视频有声提示！】

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知识图谱构建

www.jianshu.com/p/99cbfc1779c6 bootstrpping 半监督学习，语义容易漂移，操作简单不不需要人工标注和斯坦福大学的deepdive差不多，属于半监督关系抽取，抽取非结构化文本构建通用知识图谱 tableaux运算；datalog语法推理推理工具fact++；能和protage集成；RAFox推理机；jean推理 http://www.example.org/kse/finance# 已经做好的知识图谱例子基于知识图谱的电影自动问答系统 https://blog.csdn.net/qq_30843221/article/details/54884151 农业领域的知识图谱构建 https://blog.csdn.net /kjcsdnblog/article/details/79747460 公开知识图谱数据中文 1复旦知识工厂 2wikidata中文 3zhishi.me 国外 freebase DBpedia wolframalpha 启示界定好范围，明确好场景和问题的定义知识的定义比较关键，根据场景进行相关领域定义，定义出领域概念层次结构，以及概念之间的关系类型定义数据是基础，利用好已有数据（百科，以及通用知识图谱

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Android 人脸识别之人脸注册

该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测，使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。所以在整个流程中应该包含以下几个步骤人脸检测（FD引擎）即从摄像头预览中检测到人脸的存在，并且使用一个矩形框出人脸的范围。人脸识别（FR引擎）当检测出人脸时，对人脸进行识别，如果人脸特征集合中存在该人脸信息，读取出该人脸信息及人员信息。，检测图片中的人脸信息（人脸 Rect、角度），此处的 Rect 是图片中人脸位置的矩形。第三步：经过上述的两部，我们已经成功的从图片中识别到了人脸，并且将该人脸在图片中的位置获取到了，接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (!

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OpenCV人脸检测人脸打码

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知识图谱扫盲

在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。知识图谱的规模据不完全统计，Google知识图谱到目前为止包含了5亿个实体和35亿条事实(形如实体-属性-值，和实体-关系-实体)。其知识图谱是面向全球的，因此包含了实体和相关事实的多语言描述。对比之前提及的知识图谱的规模，我们发现仅Freebase一个数据源就构成了Google知识图谱的半壁江山。知识图谱上的挖掘通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱的知识覆盖率，需要进一步在知识图谱上进行挖掘。下面将介绍几项重要的基于知识图谱的挖掘技术。既然知识图谱可以看做是一个图（Graph），知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。由于知识图谱里的实体类型、关系类型不同，异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。

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Raft知识图谱

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python 知识图谱

http://lib.csdn.net/base/python/structure

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谁是Po主,识图

微博po主，微博识图作者 https://id05.com/weiboso/ （复制到浏览器中打开）备用微博po主 http://ximcx.cn/weiboso/ （复制到浏览器中打开）收藏官方导航

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Python知识图谱

下面是知识图谱（点击图片查看更加清晰） ?

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【知识图谱系列】动态时序知识图谱EvolveGCN

背景知识在上一篇CompGCN中讲解了异质知识图谱在处理复杂实体间多关系类型的方案。本篇分享知识图谱落地时另一重要场景：动态时序知识图谱，下面先给出动态时序知识图谱的基本概念，方便还不熟悉的同学有一个更好的理解。首先知识图谱本质上就是一个语义网络，由节点Node和边Edge构成，每个Node表示现实世界中存在的实体Entity，而每条边表示实体与实体之间的关系。简单来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络，比如社交网络。由于这种关系网络会随着时间推移，实体以及实体间的关系会不断变化，为了全面获取知识，搭建动态知识图谱，在知识图谱数据中加入时间维度，利用时序分析技术和图相似性技术，分析图谱结构随时间的变化和趋势，从而掌握到关键信息

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【知识图谱】知识图谱在贝壳找房的实践

他们把用户的搜索意图分成了三种类型，好像有点道理，不过想想，对于知识图谱而言好像都是一样的，例如“砌体结构墙是什么”，把“砌体结构墙”作为一个实体，把定义作为它的一个属性，不就一样了？知识图谱这种图的结构，应该说本身就具有推理的潜力。 Dgraph和JanusGraph之后，选择了Dgraph；（网上有文章说，美团在重点对比了Dgraph和NebulaGraph之后，选择了NebulaGraph，可能这个选择是更加正确的选择）他们使用知识图谱生成了房产经纪的话术套路

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人脸专集3 | 人脸关键点检测

对于人脸关键点检测和跟踪，有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。近年来，卷积神经网络模型成为人脸关键点检测，主要是深度学习模型，并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。纯学习方法直接预测人脸关键点位置，而混合学习方法则将深度学习方法与计算机视觉投影模型相结合进行预测。 Pure-learning methods 纯学习方法：这类方法使用强大的CNNs模型从人脸图像中直接预测关键点位置。 Las Vegas, NV (2016)）建立了一个密集的三维人脸模型。然后，采用迭代级联回归框架和深度CNN模型对三维人脸形状系数和姿态参数进行更新。

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