运行face_train_keras.py就能像上篇手记中那样训练模型,不断改进了。 将训练好的模型保存下来以后,新建一个face_recognition.py文件来实现实时人脸识别,这个程序基本上就是在用OpenCV打开摄像头并探测人脸的基础上调用了一下face_predict函数: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Sep 11 17:33:58...
python机器学习库keras——CNN卷积神经网络人脸识别 全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python教程全解 github地址:https://github.com/data-infra/keras/tree/master/Face_Recognition 图片来源 图片中共40个人,每人10张图片,每张图片高57,宽47。共400张图片。 读取图片的py文件 import numpy import pandas...
(self): face_cascade = cv2.CascadeClassifier('F:\\Program Files\\Python\\Python36\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_alt.xml') # print(face_cascade) #输出<CascadeClassifier 000002240244CC70> name_list = read_name_list('F:\\File_Python\\Python_example\\face_recognition...
cv2.COLOR_BGR2GRAY)face_img=cv2.resize(face_img,(width,height))face_img=np.reshape(face_img,(1,width,height,1))# 进行预测result=model.predict(face_img)label=np.argmax(result)returnlabel# 加载已经训练好的模型model=load_model('face_recognition_model.h5')# 在摄像头实时...
Github:https://github.com/xiaochus/FaceRecognition 环境 Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.5.0 Keras 2.1.3 OpenCV 3.4 Scikit-learn 0.19 模型 特征提取 训练模型主要由两部分组成,如下图。其中主要的部分是特征提取网络(即model_1),其接收一个(64, 64, 3)的张量,输出一个(128,)的张量,这一部分我们使用一个...
对于人脸的检测和识别,你需要安装face_recognition库,它提供了非常有用的深度学习方法来查找和识别图像中的人脸。特别是,face_locations、face_encodings和compare_faces函数是最有用的3个函数。人脸定位方法可以用两种方法来检测人脸:方向梯度直方图(HoG)和卷积神经网络(CNN)。由于时间限制,选择了HoG方法。
为了检测和识别面部,我们需要安装face_recognition库,该库提供了非常棒的深度学习算法来查找和识别图像中的人脸。特别是face_locations,face_encodings和compare_faces函数是3个最常用的函数。face_locations函数有两种可使用两种方法进行人脸检测:梯度方向的Histrogram(HOG)和Convolutional神经网络(CNN)。由于时间限制 ,选择...
用CNN模型实现实时人脸识别 用Facenet模型提取人脸特征 通过K折交叉验证选取最佳的KNN模型实现人脸分类 SVM、Pickle vs HDF5、性能和日志 项目完整代码参见Github仓库。 本篇手记是上面这一系列的第四篇。 在上一篇手记里完成了人脸图片数据的预处理,接着我们就要用准备好的数据来训练一个简单的神经网络,最终用于人脸识...
【(Keras)简单CNN实现的人脸对齐】’Face Aligment with simple cnn in Keras' by yang shuang GitHub: http://t.cn/RnKNdZJ
对于人脸的检测和识别,你需要安装face_recognition库,它提供了非常有用的深度学习方法来查找和识别图像中的人脸。特别是,face_locations、face_encodings和compare_faces函数是最有用的3个函数。人脸定位方法可以用两种方法来检测人脸:方向梯度直方图(HoG)和卷积神经网络(CNN)。由于时间限制,选择了HoG方法。