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人脸识别(二)——训练分类

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。 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!

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人脸识别(二)——训练分类

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。 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!

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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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    浏览中玩人脸识别

    本文作者:IMWeb Jianglinyuan 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 背景 其实浏览中的人脸识别 API 已经发布有一段时间了,从Chrome 70 版本以上就有了。 其中包括了人脸,文本或 QR 码的识别,基本上覆盖了当前互联网应用的大部分场景。 Shape Detection API 图形识别这种对系统资源和设备的计算能力要求颇高的功能,通常只有底层的原生 API 能驾驭,流行的框架主要是开源的Open CV和各大移动平台的图形识别服务,浏览层面主要有三个 speechSynthesis.speak(new SpeechSynthesisUtterance(box.rawValue)); } }) .catch(err => console.error(err)); 浏览中的人脸识别 浏览中使用人脸识别其实原理比较简单,使用一个图片作为入参,然后调用FaceDetector就可以进行简单的人脸识别了,最后我们可以通过 canvas 对结果进行输出。

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    Java + opencv 实现人脸识别,图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

    、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0 * */ public class FaceVideo { // 初始化人脸探测 static CascadeClassifier faceDetector; ,识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile(); // 3- 本地图片人脸识别识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 (越接近1越相似) String basePicPath : 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。

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    人脸识别

    1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个人,1680人有两幅及以上的图像 该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

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    人脸识别

    降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 ,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次重叠才认为人脸存在   minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:

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    人脸图像识别(python人脸识别技术)

    python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对 不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等 应用前景:随着人工智能的兴起,更加高端的识别技术才是主流发展方向,无需接触、更加方便、直观的方式是未来方向,人脸识别具备无需被测者配合的特点,采集扫过人脸就能进行对比,这在公安刑侦领域有着巨大的前景, 我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别

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    Android人脸识别识别人脸特征

    本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别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 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 分别是View.OnTouchListener 、CameraSurfaceView.OnCameraListener,第一个监听器用于设置触摸对焦,第二个监听就是我们实现人脸识别的最基础一步:设置、

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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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    LBPH人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别 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,那么没有识别到任何目标对象 ) 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识别结果与原有模型之间的距离

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    python人脸识别

    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 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 8 训练数据并人脸识别 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 人脸识别 /trainer.yml') # 准备识别的图片 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) # 人脸识别

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    LDA人脸识别

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法:LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法 , num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量,默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值

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    人脸识别demo

    process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《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识别操作。 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    PCA人脸识别

    ,cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()#人脸识别 predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 19228.277485215305 算法:PCA人脸识别是将高维的人脸数据处理为低维数据后 (降维),再进行数据分析和处理,获取识别结果。 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,那么没有识别到任何目标对象

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    Android 人脸识别人脸注册

    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人脸识别,我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。 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。 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 (! ,并且将人脸特征信息保存到本地,这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 ,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。 虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。 二、人脸识别技术的原理 人脸识别识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此 人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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    3D人脸重建:从基础知识到识别重建方法!

    当然还需要找准一个方向,无论是准备做科研还是去找工作,三维重建在实际应用中是有不同的方向的:比如自动驾驶和机器人里三维重建叫SLAM,计算机视觉里还有基于DL的三维重建,还有对于人体的三维重建,对于人脸的三维重建

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    人脸识别(二)——训练分类的补充说明

    之前训练分类时利用的是一个csv文件的读取,这里仅仅用几句话介绍一种简单易行的方法。 说到底,这类问题可以归类于读取指定文件夹里的所有文件。

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    人脸识别精度提升 | 基于Transformer的人脸识别(附源码)

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟,不管在什么领域都有特别成熟的应用,比如:无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。 所以人脸识别的精度还是需要进一步提升,那就要继续优化更好的人脸识别框架。 论文:https://arxiv.org/pdf/2103.14803.pdf ? 我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别,以及它是否比cnns更好。 ? 因此,有研究者研究了Transformer模型在人脸识别中的性能。 连接到块嵌入上,它在Transformer编码(?)输出处的状态是最终的人脸图像嵌入,如下方程式。 ? 然后,将位置嵌入添加到块嵌入中,以保留位置信息。 ? 随着遮挡面积的增加,人脸Transformer模型和ResNet100的识别性能得到了提高。

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