在人脸检测中,SSD算法能够高效地检测多个人脸,并且对遮挡、非正面人脸等情况也有较好的识别效果。 优点: 识别准确度高,对复杂场景适应性强。 能够检测遮挡和非正面人脸。 缺点: 相比传统机器学习算法,计算复杂度较高。 需要较强的硬件支持。 实现示例: import cv2 # 加载预训练的SSD模型 opencv_dnn_model =
由保存的三个模型变量值,传入判断函数,计算欧氏距离,比较确定训练集中相近的人脸 defjudgeFace(judgeImg,FaceVector,avgImg,diffTrain):diff=judgeImg.T-avgImgweiVec=FaceVector.T*diffres=0resVal=Infforiinrange(10):TrainVec=FaceVector.T*diffTrain[:,i]if(np.array(weiVec-TrainVec)**2).sum()<resV...
count=0foriinrange(len(nameList)):#这里的loadname就是我们要识别的未知人脸图,我们通过15张未知人脸找出的对应训练人脸进行对比来求出正确率loadname ='D:\python/face recongnition\YALE\YALE\unpadded\subject'+nameList[i]+'.'+c+'.pgm'judgeImg=cv2.imread(loadname,0)ifjudgeFace(mat(judgeImg).fla...
importdlib# 记载预训练模型cnn_face_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1("models/mmod_human_face_detector.dat")# 人脸检测results = cnn_face_detector(imgRGB,0)# 遍历每张人脸forfaceinresults:# 人脸边框bbox = face.rect# 人脸边框的左上角和右下角坐标点x1 =int(bbox.left() * (width...
可以看到,BlazeFace算法不光能检测人脸,还能识别出人脸6个关键点(眼睛、鼻子、耳朵、嘴)。 上面就是今天分享的4个人脸识别的算法。 识别出人脸,我们再做人脸考勤就非常简单了,把人脸Embedding成向量,计算向量的之间的距离即可。 如果大家觉得本文对你有用就点个 在看 鼓励一下吧,后续我会持续分享优秀的 Python+AI...
根据你的python版本输入指令: pip install face_recognition 1. 或者 pip3 install face_recognition 1. 安装成功之后,我们可以在python中正常import face_recognition了。 编写人脸识别程序 编写py文件: # -*- coding: utf-8 -*- # # 检测人脸 import face_recognition ...
特征脸法：PCA应⽤在⼈脸识别当中：，这⾥与PCA有不同的操作就是特征值分解的时候，由于图像组成的列向量维度太⾼，直接按照PCA算法求解会很慢，所以这⾥有⼀种特殊的处理⽅法。数据组织形式为若⼲样本图⽚分类放⼊对应⽂件夹中，然后在统⼀存放⼊face⽂件夹下，测试图像单独⼀张图像即可...
在python中使用OpenCV 模块实现面部识别系统相当简单。 当然我们还可以通过其他模块来实现面部识别。 方法一:face_recognition库 Python face_recognition库的一些示例用法: 检测图像中的人脸 检测检测到的人脸上的面部特征(如眉毛和鼻子) 检查检测到的人脸是否匹配 ...
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简介:Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。该技术蓬勃发展,应用广泛,如人脸识别...