是2017年的代码,Tensorflow 1.15.0版;人脸识别的准确性有待确认,但不是学习这个代码的重点;基本功能:摄像头采集图片集,然后通过摄像头识别人脸。 2.2. 基于线性回归的卷积神经网络 高大炫酷算法概念 在机器学习这个主题下有一堆的算法概念,让人一团乱麻而不得要领。这里有一篇很好的文章,相比网上的中文资料,它全面...
PCA在人脸识别中的应用:探索Paddle中PCA如何在人脸识别技术中使用,包括多个线性代数计算 API ,更好地支持科学计算类模型。 完整代码及数据集放到GitHub啦:https://github.com/lightrain-a/PCA-face-recognition如果代码上有任何问题,欢迎留言交流 ~ 一、PCA线性代数基础 1. PCA的算法原理 PCA的算法原理基于线性代数...
绝对误差和算法(Sum of Absolute Differences,简称SAD算法)。实际上,SAD算法与MAD算法思想几乎是完全一致,只是其相似度测量公式有一点改动(计算的是子图与模板图的L1距离),这里不再赘述。 算法实现 由于文章所介绍的几个算法非常相似,所以本文仅列出SAD算法的代码,其余算法的实现类似。看别人代码都相对费力,想自己敲也...
表情识别的算法模型有很多种,其中最常见的是卷积神经网络(CNN)。CNN可以通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取人脸表情中的特征,并将这些特征输入到分类器中进行情绪分类。CNN模型的训练通常需要大量的标注数据,而在实际应用中,我们往往可以通过迁移学习的方式来利用已有的预训练模型,从而减少训练所需的数据量。
二、PCA的人脸识别算法(基于Python实现) 一、数据集的说明及相关函数的实现 我们使用的是ORL官方数据集,可以从一下网址下载到ORL下载链接 下载后的数据集是这个样子的: 该数据集表示的是一共有40个人的人脸图像,其中每一个人有10张人脸图像。相应的PGM文件为说明。
主成分分析(Principal Compo nent Analysis)算法简称 PCA,是一种有效的特征提取方法,算法将人脸图像转换成一个列向量,经过变换后可以有效降低其维数,又能保留有效的识别信息,这些有效信息构成了一组特征图像,并且这些信息对人脸的光照、表情、姿态等具有相当的不敏感性。PCA 变换的目的是通过线性变换,找到一组最优的单...
Eigenface是人脸识别领域最著名的算法之一,本质上是通过PCA来求取人脸图像分布的线性子空间,该空间从最佳重构的角度反映了所有人脸图像分布的共性特征,但对识别而言,这样的特征却未必有利于识别,识别任务需要的是最大可能区分不同人脸的特征。 摘要: “特征脸”方法中所有人共有一个人脸子空间,而我们的方法则为每一...
研究利用神经网络进行人脸识别的性能,通过与其它分类算法比较,为将来更进一步的人脸识别算法研究或者软件设计提供设计依据。 1.3实验环境 硬件环境: 1.CPU:P43.0 2.RAM:512M 软件环境: 1.操作系统:windowsxp 2.开发工具:Matlab7.0,Vc++6.0 1.4实验数据集 ...
人脸识别算法,结合facenet网络结构和center loss作为损失,基于tensorflow框架,含训练和测试代码,支持从头训练和摄像头测试 - WzyHyw/tensorflow-facenet