本学习笔记是根据之前转载的几篇文章摸索实践而来,实际在我的实践过程中,可能有些版本已经更新,导致有一定的差异,这里根据回忆记录一些踩过的坑。 继续阅读“人脸生成DCGAN深度卷积对抗生成网络学习笔记”
月度归档: 2019 年 8 月
学习笔记:GAN和DCGAN入门 – czp_374的博客 – CSDN博客
GAN的全称为Generative Adversarial Networks,意为对抗生成网络。原始的GAN是一种无监督学习方法,它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型,一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念扩展到卷积神经网络中,可以生成质量较高的图片样本。GAN和DCGAN在各个领域都有广泛的应用,这篇文章首先会介绍他们的原理,再介绍如何在TensorFlow中使用DCGAN生成图像,关于GAN和DCGAN的更多项目会在接下来的章节中进行介绍。 继续阅读“学习笔记:GAN和DCGAN入门 – czp_374的博客 – CSDN博客”
Web端人脸识别登录 – ScapeD的博客 – CSDN博客
人脸识别技术在当下已经十分成熟,但主要在移动端应用上较为普及,而在Web端并不多见。
本文介绍在Web端人脸识别的简单实现。
Web端人脸识别主要有三个技术思路:1.前端的人脸识别,例如使用Tensorflow.js,2.后台人脸识别,有很多开源或者免费的SDK可以使用,3.前后端结合,即结合以上两种方法,虽然系统复杂度提高,但对于系统的安全性,以及减轻服务器负担都有很大提升。 继续阅读“Web端人脸识别登录 – ScapeD的博客 – CSDN博客”
基于web的实时人脸识别的统一登陆系统(一)-总体概述 – weixin_36440541的博客 – CSDN博客
随着机器学习的兴起,越来越多的应用逐步步入机器学习与传统应用的结合,来提高系统的智能化,优化用户体验。本篇内容使用H5的audio,结合websocket,facenet来达到通过人脸识别实时验证登陆用户。基本数据流程为
h5(面部图像抓取)–>websocket(面部图片信息)–>图片数据转具体图片–>kafka通知—–>图片面部信息提取—->人脸图片分类/人脸识别/人脸分类训练——>登陆验证
为了完成对应的需求,首先系统可以分解为三部分。 继续阅读“基于web的实时人脸识别的统一登陆系统(一)-总体概述 – weixin_36440541的博客 – CSDN博客”
tensorflow实现人脸识别登录系统-【含效果图-可直接部署】 – lylclz的博客 – CSDN博客
本文主要介绍了系统涉及的人脸检测与识别的详细方法,该系统基于python2.7.10/opencv2/tensorflow1.7.0环境,实现了从摄像头读取视频,检测人脸,识别人脸的功能
由于模型文件过大,git无法上传,整个项目放在百度云盘,地址:https://pan.baidu.com/s/1TaalpwQwPTqlCIfXInS_LA
人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点。目前,在实验室环境下,许多人脸识别已经赶上(超过)人工识别精度(准确率:0.9427~0.9920),比如face++,DeepID3,FaceNet等(详情可以参考:基于深度学习的人脸识别技术综述)。但是,由于光线,角度,表情,年龄等多种因素,导致人脸识别技术无法在现实生活中广泛应用。本文基于python/opencv/tensorflow环境,采用FaceNet(LFW:0.9963 )为基础来构建实时人脸检测与识别系统,探索人脸识别系统在现实应用中的难点。 继续阅读“tensorflow实现人脸识别登录系统-【含效果图-可直接部署】 – lylclz的博客 – CSDN博客”