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。...第一种方法将使用OpenCV和网络摄像头 （1）检测视频流中的脸部 （2）将示例脸部图像或者说帧保存到磁盘。 第二种方法将讨论如何以编程方式下载人脸图像。...如果没有按键被按下，我们从循环的顶部开始， 从流中抓取一个frame。...举个例子，如果这人一直在Twitter或Instagram上发帖，则可能需要利用他们的社交媒体API中的一个来获取图像。...此处还有一篇文章介绍了如何构建数据集：深度学习图像识别项目（上）：如何快速构建图像数据集 方法＃3：手动收集人脸图像 ?
如何创建自定义人脸识别数据集 本教程中，我们将介绍 3 种创建自定义人脸识别数据集的方法。...例如，如果你收集的是「John Smith」的人脸图像，你可以将所有的图片存放在 dataset/john_smith 文件夹中。 下面，我们将加载人脸的哈尔级联文件并且初始化视频流： ?...如果没有按下任何键，我们就回到循环的开头，从视频流中获取一帧。 最终我们将在终端上打印出最终存储的图像数量，并进行清理： ? 现在让我们运行脚本，收集人脸图像吧！...如果你正在构建一个「现场」的人脸识别系统，例如用于教室、公司或其他组织的人脸识别系统，你可能会让用户进入专门用于收集示例人脸图像的房间，然后在那里继续从视频流中捕获人脸图像 (方法 1)。...最后，如果你试图识别的面孔在网上没有公开的个人资料（或者个人资料非常有限），你可能需要手动收集和管理人脸数据集 (方法 3)。
我有一个照片数据集，但我无法确定如何处理它们来识别特定的人。 类似这种“人脸聚类”或者说“身份聚类”的应用可用于辅助执法。 思考下面这个场景：两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。...请注意，在上面的输出中，文件名或其他文件中没有用于标识每个图像中的人员标识信息！根据文件名单独知道哪个足球运动员在哪个图像中是不可能的。我们将设计一个人脸聚类算法来识别数据集中相似且唯一的脸。...我还要提到的是，如果你认为这个脚本运行缓慢，或者你希望在没有GPU的情况下实时运行人脸聚类，可以将–detection-method设置为hog ，替代cnn。...这张梅西的照片并没有被聚类成功，而是识别为一张“未知的面孔”。我们的Python人脸聚类算法很好地完成了对图像的聚类，只是对这个人脸图像进行了错误的聚类。...在我们数据集中的5个人的129张图像中，只有一张脸没有被分组到现有的簇中。 我们的无监督学习DBSCAN方法生成了五个簇。
• download=True 如果 root 中没有数据，则从互联网下载数据。 • transform 和 target_transform 指定特征和标签转换。...在上一节，已经编写好如何加载数据集，将训练数据和测试数据分开加载，为了了解 Dataset ，读者可以通过以下代码将数据集的结构打印到控制台。...该网络通过接受 28*28 大小的图片，经过处理后输出 10 个分类值，每个分类结果都带有其可能的概率，概率最高的就是识别结果。 将以下代码存储到 NeuralNetwork.cs 中。...，但是因为模型并不能直接输出识别结果，而是根据网络结构输出到每个神经元中，每个神经元都表示当前概率。...在前面定义的网络中，nn.Linear(512, 10)) 会输出 10 个分类结果，每个分类结果都带有概率，那么我们将概率最高的一个结果拿出来，就相当于图片的识别结果了。
Windows的话，可以获取程序中的DATA_URL单独下载，建议用迅雷等下载工具。...然后建立词汇表，把所有出现的字符都存放子在vocabulary.txt文件中，一行一个字符。...最后计算均值和标准差用于归一化，默认使用全部的语音计算均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。 以上生成的文件都存放在dataset/目录下。...数据划分说明，如果dataset/annotation存在test.txt，那全部测试数据都使用这个数据，否则使用全部数据的1/500的数据，直到指定的最大测试数据量。...默认使用的是贪心解码策略，如果需要使用集束搜索方法的话，需要在启动参数的时候指定。
Paste_Image.png 08-保存场景出现问题解决办法： 一般情况断网与联网不在一个场景中，所以我们要设置上次保存的场景。...将Main场景中的NetWorkManager控件Copy到Menu中，设置其中的OffineScene和OnlineSecene为scene01(断网场景)和scene02（连网场景），随后删除scenes02...网络管理器查找场景中的 NetworkStartPosition 对象，如果它找到了，然后它将产生Player的位置和方向 。...，用于通过网络共享数据的组件 使用这个组件可以定义哪个游戏对象是同步以及如何同步。...,这个参数最大可以设置成65535; 第二个参数做保留之用，设置成0; 第三个参数用于设置多久进行服务器更新，参数要大于等于0，表示用每隔当前设置的毫秒数进行更新，这里设置的是0; 最后一个参数用于设置服务器的端口
跟梅尔频谱同样很重要的梅尔倒谱（MFCCs）更多用于语音识别中，对应的API为librosa.feature.mfcc()。...gpu是指定是用那个几个GPU的，如何多卡的情况下，最好全部的GPU都使用上。resume这个是用于恢复训练的，如何之前有训练过的模型，可以只用这个参数指定模型的路径，恢复训练。...batch_size根据自己显存的大小设置batch的大小。num_classes是分类数量，这个可以查看上一步生成数据列表最后一个得到分类数量，但也记得加1，因为label是从0开始的。...，如果有用户需要通过声纹登录，就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比，如果对比成功，那就相当于登录成功并且获取用户注册时的信息数据。...首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为audio_db，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。
你可以直接开箱使用Prodigy——你所需要的就是Python和网络浏览器。如果以这种方式运行，则使用SQLite将注释存储在本地文件中。...Recipe控制了注释示例和处理逻辑的流，并定义了如何更新你的模型。 Prodigy提供了很多有用的组件，包括用于通用格式的加载器、实时API流、存储后端和用于一系列任务的神经网络模型。...Recipe装饰器使用你的函数的签名来生成一个命令行界面，使你可以轻松地使用不同的设置来运行相同的Recipe，并在你的注释项目中重用Recipe。...该模型使用它已经知道的东西来找出接下来要问的内容，并根据所提供的答案进行更新。没有复杂的配置系统可以使用:你只需编写一个Python函数，它将组件作为一个字典返回。...无论你的管道有多复杂——如果你可以从Python函数中调用它，那么你就可以在Prodigy中使用它。 你可以和Prodigy做什么？
DeepSpeech2中文语音识别 本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。...然后建立词汇表，把所有出现的字符都存放子在zh_vocab.txt文件中，一行一个字符。最后计算均值和标准差用于归一化，默认使用全部的语音计算均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。.../models/param/目录下，默认会使用数据增强训练，如何不想使用数据增强，只需要将参数augment_conf_path设置为None即可。...如果没有关闭测试，在每一轮训练结果之后，都会执行一次测试计算模型在测试集的准确率。执行训练时，如果是Linux下，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES可以指定多卡训练。.../models/infer/ 本地预测 我们可以使用这个脚本使用模型进行预测，如果如何还没导出模型，需要执行导出模型操作把模型参数导出为预测模型，通过传递音频文件的路径进行识别，通过参数--wav_path
是骡子是马拉出来溜溜就知道，一个模型好还是坏，放在全新的测试集上去测试下就知道了，根据模型测试的结果我们才能衡量模型的泛化性、稳定性等指标如何，从而方便我们根据测试的反馈去进行调参优化模型。...模型测试及输出结果程序实现 下面的程序中，我只是加载了模型中每一个变量即权重参数的取值，没有加载模型中定义好的变量，对输入和输出我都重新定义了，其实是可以通过以下代码直接返回训练好的模型中设置的输入输出变量的...x = graph.get_tensor_by_name("x:0") # 返回训练模型中设置的输出张量 logits = graph.get_tensor_by_name("logits_eval:...0") 但是，因为我之前迭代训练模型的程序中，并不是通过设置placeholder占位符x输入到神经网络中去的，所以如果直接返回训练好的模型中设置的输入输出变量，我感觉会出现点问题，所以就没有那样编写程序...写到这里，我真的觉得TensorFlow的坑真的很多，就算彻底掌握python，但是如果没有深入研究过TensorFlow的话，还是容易掉坑，但是在工业界TensorFlow是使用最广泛的机器学习框架，
本文分享如何利用现有的技术解决 水表自动读数问题。 核心的思路是：定位数字区域并截取、将目标区域中的数字分割出来、识别各个位置的数字。 涉及的技术：YOLOv3 目标检测、图像处理、分类 ?...所使用的数据集来源：https://ieee-dataport.org/open-access/water-meter-dataset 思路拆解 如何读取图片中的数字？这里将这个问题分解成三个部分。...具体的步骤如下： 1、将图片转为灰度图： ? 为问题选择了最佳阈值（使用TOZERO获得最佳结果-如果像素值小于所采用的限制，则将其设置为零，并保持其他值）： ?...对发现的轮廓进行排序，并根据其面积进行过滤。选择了最可能包含数字的区域的值。 ? 所得结果如下： ? 这里比较尴尬的是，数字6没有被识别。 第三步：数字读取 ?...下一步优化方向 该项目中最复杂的部分之一是分割。影响系统性能的因素很多，需要调整的参数也很多。如何改进这一制度？第一和第三阶段显示出良好的效果。错误出现在第二阶段。后面的数字识别也并不非常的准确。
在研究过程中，LeCun提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），大幅度地提高了手写字符的识别能力，也因此成为了深度学习领域的奠基人之一。...手写数字识别的模型是深度学习中相对简单的模型，非常适用初学者。 构建手写数字识别的神经网络模型 使用飞桨完成手写数字识别模型构建的代码结构如 图2 所示 ? 训练的流程 ?...相关要处理的数据在这个网址里有,相关的API也封装好了 # 如果～/.cache/paddle/dataset/mnist/目录下没有MNIST数据，API会自动将MINST数据下载到该文件夹下 # 设置数据读取器...其中，形状中的数字8与设置的batch_size大小对应，784为MINIST数据集中每个图像的像素大小(28*28)。...事实上，采用只有一层的简单网络（对输入求加权和）时并没有处理位置关系信息，因此可以猜测出此模型的预测效果可能有限。
下载这三个数据只需要执行一下代码即可，当然如何想快速训练，也可以只下载其中一个。...cd data/ python aishell.py python free_st_chinese_mandarin_corpus.py python thchs_30.py 如果开发者有自己的数据集，...然后计算均值和标准差用于归一化，脚本随机采样2000个的语音频谱特征的均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。建立词表。...最后建立词表，把所有出现的字符都存放子在zh_vocab.txt文件中，一行一个字符。以上生成的文件都存放在DeepSpeech/dataset/目录下。...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py 语言模型 下载语言模型并放在lm目录下，以下是下载的是70G的超大语言模型，如果不想使用这么大的，可以下载Mandarin
除了aishell数据集按照数据集本身划分的训练数据和测试数据，其他的都是按照项目设置的固定比例划分训练数据和测试数据。...最后计算均值和标准差用于归一化，默认使用全部的语音计算均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。以上生成的文件都存放在dataset/目录下。...数据划分说明，如果dataset/annotation存在test.txt，那全部测试数据都使用这个数据，否则使用全部数据的1/500的数据，直到指定的最大测试数据量。...如果没有关闭测试，在每一轮训练结果之后，都会执行一次测试计算模型在测试集的准确率，注意为了加快训练速度，默认使用的是ctc_greedy解码器，如果需要使用ctc_beam_search解码器，请设置decoder...models/deepspeech2/epoch_50/model.pdparams 预测模型已保存：models/deepspeech2/infer 本地预测 我们可以使用这个脚本使用模型进行预测，如果如何还没导出模型
dataset)/0.4%(dev dataset)/0.1%(test dataset) 无论如何划分数据，一定要使得数据的分布一致。...Demo 假如我们现在识别一个cat的图片，人识别的错误率为0.001%，我们在train和dev的的错误率为： 1.高方差 Train set error: 1% Dev set error: 11%...对于过拟合的神经网络，如果我们设置的超参数比较合理，那么a是一个很小的数，基本上约等于0，这就意味着会消除一些某些隐藏层的神经元的影响，使得神经网路的结构得到优化，从而使得一个从过拟合状态进行惩罚并纠正...（比如:lambda 设置的很大，w会很小，z的值也接近于0，那么在激活函数时它是线性函数，不适合过于复杂的决策。）...均匀分布中采样。
实现声纹识别 前言 本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。...，在这个加载数据函数中并没有限定输入音频的大小，只是不允许裁剪静音后的音频不能小于0.5秒，这样就可以输入任意长度的音频。...load_audio_db()和recognition()，第一个函数是加载语音库中的语音数据，这些音频就是相当于已经注册的用户，他们注册的语音数据会存放在这里，如果有用户需要通过声纹登录，就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比...完成识别的主要在recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。...首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为audio_db，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。
本节讲述自定义目标识别的操作步骤和解析Vuforia自定义目标识别的代码含义，为后面设计做基础 注：本节使用Unity3D 2017.2，导入官网下载的Vuforia SDK实现 自定义目标识别操作步骤...1、要识别的物体放在ImageTarget下 2、ImageTarget——ImageTargetBehaviour Type设置为User Defined 3、将Vuforia——Perfabs里的...当帧质量发生变化或有新的TrackableSources时就会告知事件系统（UserDefinedTargetBuildingBehaviour中的BuildNewTarget方法可产生告知事件系统new...，可打开关闭数据集，将新的识别图记录到DataSet private ObjectTracker objectTracker; //DataSet，数据集，记录了上传Vuforia服务器中识别图的相关信息...放在外面可以用于后面方法的关闭、打开数据集，给数据集添加信息 private DataSet dataSet; //定义识别图数量，用于定义新增加的识别图的名字 private
前言 本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。...跟梅尔频谱同样很重要的梅尔倒谱（MFCCs）更多用于语音识别中，对应的API为librosa.feature.mfcc()。...resnet34模型，数据输入层设置为[None, 1, 257, 257]，这个大小就是短时傅里叶变换的幅度谱的shape，如果读者使用了其他的语音长度，也需要修改这个值。...，如果有用户需要通过声纹登录，就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比，如果对比成功，那就相当于登录成功并且获取用户注册时的信息数据。...首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为audio_db，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。
自定义数据训练 本节介绍自定义数据集训练，如何不想训练模型，可以直接看下一节，使用官方公开的模型进行声纹识别。...，可以参考这个文件中的代码，生成自己数据集的数据列表，其中delete_error_audio()函数是检查数据是否有错误或者过短的，这个比较耗时，如果读者能够保证数据没有问题，可以跳过这个函数。...训练 在执行训练之前，可能需要修改train.py中的几个参数。 gpu是指定是用那个几个GPU的，如何多卡的情况下，最好全部的GPU都使用上。...resume这个是用于恢复训练的，如何之前有训练过的模型，可以只用这个参数指定模型的路径，恢复训练。 batch_size根据自己显存的大小设置batch的大小。...第二种是录音识别predict_recognition.py，即通过录音识别说话的人属于声纹库中的那个，并输出说话人的名称和跟声纹库对比的相识度，同样其他的参数需要跟训练的一致。
在这段代码中，numEpochs设置为1，这意味着我们只训练一个完整的训练集。5....在深度学习中，数据通常以数组的形式输入模型。width 和 height：这里设置了图像的宽度和高度为28x28像素。...DataSet是一个包含特征和标签的容器。这里没有标签，只有特征数据。...new DataSet(array, null)：将预处理后的图像数据（已经转换为灰度值的28x28像素数据）包装成一个DataSet对象，注意这里没有标签（null）。...，展示了如何使用Spring Boot和DeepLearning4J构建一个手写数字识别系统。
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