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随笔分类 - 图像识别

摘要:机器视觉及图像处理库开发系列,这是第二篇,基于C++,VS2015,描述图像级的人脸识别程序的使用,为下一篇讲述实现过程开个引子 阅读全文
posted @ 2018-09-17 22:04 Neo-T 阅读(4151) 评论(0) 推荐(1) 编辑

摘要:机器视觉及图像处理库开发系列,这是第一篇,基于C++,VS2015,描述如何搭建基本的开发环境,包括caffe、dlib库的编译、使用等的说明 阅读全文
posted @ 2018-09-06 22:30 Neo-T 阅读(7484) 评论(7) 推荐(2) 编辑

摘要:人脸检测及识别python实现系列(6)——终篇:从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步,激动时刻就要来临了,先平复一下心情,把剩下的代码加上,首先是为Model类增加一个预测函数: 这个函数是提供给外部模块使用的,外部模块用它来预测哪个是“我”,哪个不是“我”。代码很简单,注释也很详细,就不多 阅读全文
posted @ 2017-03-06 20:34 Neo-T 阅读(18749) 评论(22) 推荐(5) 编辑

摘要:人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了。CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧。前面说过,我们需要通过大量的训练数据训 阅读全文
posted @ 2017-03-01 10:50 Neo-T 阅读(49319) 评论(82) 推荐(5) 编辑

摘要:人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型。前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras。训练程序建立了一个包 阅读全文
posted @ 2017-02-27 20:18 Neo-T 阅读(24905) 评论(6) 推荐(1) 编辑

摘要:人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为。举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话。那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出 阅读全文
posted @ 2017-02-23 14:04 Neo-T 阅读(25054) 评论(7) 推荐(4) 编辑

摘要:人脸检测及识别python实现系列(2)——识别出人脸 从实时视频流中识别出人脸区域,从原理上看,其依然属于机器学习的领域之一,本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练,利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型,如此即可识别出人脸。幸运的是,这些工作OpenCV 阅读全文
posted @ 2017-02-22 20:50 Neo-T 阅读(45150) 评论(6) 推荐(8) 编辑

摘要:人脸检测及识别python实现系列(1)——配置、获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家。QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了。过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里 阅读全文
posted @ 2017-02-21 20:57 Neo-T 阅读(42809) 评论(11) 推荐(6) 编辑