HOG是在2005年提出的,它依靠图像从浅色向深色转变的模式、速度以及方向检测人脸。CNN是一种用于人脸检测的深度学习方法,在所有的算法中是最精确的,但是训练人脸检测神经网络需要大量的训练数据。其次,它需要高性能的计算系统来训练模型。我们之前“趣玩MTCNN”中用的mtcnn算法就是深度学习方式实现的人脸检测算法。
face_recognition算法的原理可以分为三个主要步骤:人脸检测、人脸对齐和人脸特征提取。 首先,在人脸检测阶段,face_recognition算法使用基于CNN的人脸检测器来定位图像中的人脸区域。这个检测器是在大规模人脸数据集上进行训练得到的,能够有效地检测出图像中的人脸区域。通过检测器,我们可以得到图像中的人脸区域的位置和大小...
model – "hog"不太准确,但在CPU上更快。"cnn"是GPU / CUDA加速的一个更准确的深度学习模型。 face_recognition.batch_face_locations(images, number_of_times_to_upsample=1, batch_size=128) 使用cnn 人脸检测器批量识别图像中人脸边界框的 2D 数组。没有 GPU,则不需要此功能。 number_of_times_to_upsa...
number_of_times_to_upsample:对图像进行上采样次数以找到更小的人脸,默认为1 model:检测模型,默认是hog机器学习模型,另外可设置cnn选择卷积神经网络模型以提高检测精度 返回:包含多张人脸边界框的list数组,边界框数据以人脸(top, right, bottom, left) 顺序表示 face_recognition.api.load_image_file(file, mode=...
face_recognition库基于人脸识别技术,通过机器视觉算法来识别人脸。其原理主要分为以下几部分: 1.人脸检测:使用HOG(方向梯度直方图)算法或CNN(卷积神经网络)算法对图像中的人脸进行检测,得到人脸的位置和大小。 2. 特征提取:使用深度学习模型(如ResNet)从人脸图像中提取特征向量。这些特征向量是对人脸的一种数学表达,...
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn") # face_locations is now an array listing the co-ordinates of each face! 1. 2. 3. 4. 5. 6. 自动定位图像中人物的面部特征 import face_recognition image = face_recognition.load_image_file("my_picture.jpg") ...
face_locations = face_recognition.face_locations(image, model="cnn") #face_locations is now an array listing the co-ordinates of each face! 看案例:使用卷积神经网络深度学习模型定位拜登的脸 如果你有很多图片需要识别,同时又有GPU,那么你可以参考这个例子:案例:使用卷积神经网络深度学习模型批量识别图片中...
image=face_recognition.load_image_file("test0.jpg")face_locations=face_recognition.face_locations(image,model="cnn")print(face_locations) 执行结果: $ python3 quick.py[(203,391,447,147)] model选择模型,默认为hog,该模式很多图片是无法识别的,为此一般用采用更精确但是速度更慢的cnn模型。
%matplotlib inlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimportface_recognition# 通过PIL加载图片image=face_recognition.load_image_file("test_img/obama.jpg")# 基于cnn识别人脸,是否使用gpu看装机环境face_locations=face_recognition.face_locations(image,number_of_times_to_upsample=0,model="cnn")print...
Face Recognition API face_recognition包模块内容 源码 使用cnn面部检测器返回图像中二维人脸的边界框数组,如果您正在使用GPU,这可以更...