申请专栏作者 参展
投稿发布
您的当前位置:主页 > 机器视觉 > 正文

一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

来源:可思数据 时间:2019-09-30
请支持本站,点击下面的广告后浏览!
一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

通过往期的分享,我们了解到人脸识别的大概过程,主要包括:

可思数据sykv.com

1、人脸图片的搜集(原始数据) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

2、从图片中识别到人脸 可思数据sykv.com

3、人脸数据提取

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

4、人脸数据保存 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

5、从图片或者视频中检测到人脸 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

6、人脸数据提取

可思数据sykv.com

7、被识别的人脸与数据库中的数据一一对比,识别出人脸

内容来自可思数据sykv.com

以上人脸识别过程,存在一定的问题,当人脸原始数据比较大时,数据库中必然存在比较多的人脸数据,当进行人脸识别时,被识别的人脸与数据库中的数据对比时,必然会消耗大量的时间,对人脸实时识别的速度有较大的影响。受CNN卷积神经网络的启发,我们使用神经网络来进行人脸数据的训练,标签是人脸的名字,数据是人脸数据,使用神经网络对人脸数据进行训练,这样当数据比较大时,神经网络识别速度与正确率就越高,大大提高人脸识别的速度与正确率,这样人脸识别的过程便成为如下过程: 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

1、人脸图片的搜集(原始数据)

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

2、从图片中识别到人脸

可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

3、人脸数据提取与保存 可思数据sykv.com,sykv.cn

4、人脸数据与人脸标签的神经网络训练,保存训练模型

可思数据sykv.com,sykv.cn

5、从图片或者视频中检测到人脸

可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

6、识别到的人脸进行神经网络预测,进行人脸识别

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

本期介绍人脸数据的提取

1、人脸原始图片的搜集

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

要进行人脸识别,就要搜集用户的人脸图片,我们从网站上搜集了几个明星的照片来进行本期文章的分享。 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

首先在目录文件下新建一个dataset文件夹,里面放置多个文件夹,每个文件夹便是一个明星的照片,文件夹名称是明星的名字,目录类似如下: 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

2、设置人脸检测模型与人脸提取嵌入数据模型

可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

人脸检测模型,我们直接使用ResNet-10和SSD算法在caffe上面训练好的模型。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

人脸数据提取嵌入模型,使用OpenFace的openface_nn4.small2.v1.t7模型,此模型训练在pytorch上,可以直接使用opencv来进行加载。

可思数据sykv.com

一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

人脸检测模型与人脸提取嵌入数据模型 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

3、初始化图片地址,初始化人脸数据数组与人脸名称标签数组 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

初始化人脸数据 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

4、遍历整个dataset目录,进行图片处理 内容来自可思数据sykv.com

30行提取了文件夹的名称,此名称便是后期需要保存的label值

可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

33-35行,进行了图片的读取以及resize处理 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

38行计算图片的blob值

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

43-44行,把图片的blob值放入人脸检测神经网络进行人脸的检测

可思数据sykv.com,sykv.cn

一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

47行,当在图片中检测到 人脸时,其神经网络的len值会大于0 可思数据sykv.com,sykv.cn

50行,当检测到人脸时,我们提取人脸的置信度 可思数据sykv.com

53行设计人脸置信度为0.5

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

55-59行,计算人脸在图片中的位置,并提取人脸的尺寸 可思数据sykv.com

61-62行,当人脸尺寸较小时 ,我们忽略此人脸信息,选择图片中人脸比较大的人脸 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

64行,当人脸图片尺寸符合要求时,我们计算人脸的blob值 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

67-68行,把人脸图片的blob值传递人脸嵌入数据神经网络 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

71-72行,保存人脸的label与人脸数据到数组中 可思数据sykv.com,sykv.cn

一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

5、保存人脸数据

可思数据-人工智能资讯平台sykv.com

当遍历完成后,dataset中的所有的人脸数据便保存在了事先建立的数组中。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

77行,新建一个字典数据,把人脸的label以及人脸数据保存到本地,方便后期进行神经网络的训练。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别

以上5步便完成了整个人脸的数据采集,当然,若想后期人脸识别的精度较高,需要进行大量的人脸数据搜集。 可思数据sykv.com,sykv.cn

此部分文章是人脸识别的第一部分,人脸数据的搜集与提取,后期我们分享人脸识别系统的神经网络训练与人脸识别。

本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处


转发量:

网友评论:

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片

关于我们   免责声明   广告合作   版权声明   联系方式   原创投稿   网站地图  

Copyright©2005-2019 Sykv.com 可思数据 版权所有    ICP备案:京ICP备14056871号

人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯   人工智能资讯

扫码入群
咨询反馈
扫码关注

微信公众号

返回顶部
关闭