标签: 人脸识别
基于insightface实现的人脸识别和人脸注册
这个代码实现了一个基于深度学习的人脸识别系统，使用了InsightFace框架。它包含了人脸检测、特征提取和人脸识别的功能，并提供了注册新用户功能。下面是对代码的详细解释： ### 1. 导入必要的库 ```python import cv2 import numpy as np ``` ### 2. 定义 `FaceRecognition` 类 这个类包含了所有与人脸识别相关的函数。
阅读全文基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别
你的项目设计了一个基于深度学习的人脸识别系统，并且提供了一个前后端分离的实现。这个系统包括了前端页面和后端服务，可以用来进行人脸注册和实时人脸识别。以下是对你代码的一些详细分析和改进建议： ### 前端部分 1. **HTML模板**: - 你已经在 `templates` 目录下创建了一个简单的 `index.html` 文件，用于提供用户界面。 - 可以添加一些基本的CSS样式
阅读全文基于Pyramidbox实现的大规模人脸检测
根据您提供的代码和描述，这是一个基于PyTorch的面部检测模型的实现。该模型使用了自定义的推理过程来加载图像、进行预处理，并通过模型进行人脸检测。 以下是对代码的一些关键点总结： - **数据预处理**：将输入图像从`HWC`转置为`CHW`格式，调整色彩空间（BGR到RBG），减去均值并缩放。这一步骤是为了匹配训练时的数据格式。 - **模型推理**：使用PaddlePaddle框架
阅读全文基于PaddlePaddle实现人脸关键点检测模型MTCNN
文章介绍了MTCNN（多任务卷积神经网络）用于人脸检测的过程，包括P-Net、R-Net和O-Net三个层级。P-Net用于生成候选窗口，R-Net进行精确选择并回归边界框和关键点，而O-Net则进一步细化输出最终的边界框与关键点位置。 项目源码托管在GitHub上使用PaddlePaddle 2.0.1实现。训练模型分为三步：首先是训练PNet生成候选窗口；接着使用PNet数据训练RNet进行
阅读全文常见公开人脸数据集的获取和制作自定义人脸数据集
你的项目是一个非常有趣的尝试，从收集明星照片到进行人脸识别和特征标注，整个过程展示了深度学习在图像处理领域的强大应用。以下是对你项目的几点建议和改进意见： ### 1. 数据收集与清洗 - **数据来源**：确保所有使用的图片来源合法，并且得到了授权。避免使用有版权争议的照片。 - **去重与筛选**： - 可以先通过哈希算法对图片进行去重处理（例如，计算图片的MD5值）。 -
阅读全文使用PaddlePaddle实现人脸对比和人脸识别
感谢您提供的详细代码示例，这确实可以帮助他人了解如何使用ResNet模型进行人脸识别和人脸对比。在您的代码中，有一些地方可以优化或改进以提高清晰度和功能的完整性。我将对此进行一些调整，并提供一些建议。 ### 优化后的代码 #### ResNet 模型定义 首先，确保您的`resnet`函数定义正确，并返回所需的特征提取器输出。假设您已经有了这个函数的定义（这里仅展示如何使用它）： ```p
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