图像识别

人脸识别私有化部署（一）：简介和架构 人脸识别私有化部署简介 人脸识别私有化部署适用场合 人脸识别私有化部署系统架构 术语小贴士 更多 人脸识别私有化部署简介 人脸识别私有化部署（也称为人脸识别本地化部署）提供了提供人脸检测、人脸比对、人脸检索、活体检测、头肩检测、人体属性检测等人脸识别基础能力，可以让使用者快速集成人脸识别能力，扩展自己的业务系统。节省了大量的研发和时间成本，快速拥抱AI时代。 人脸识别私有化部署适用场合 人脸识别私有化部署支持私有化的形式在本地部署，可以不受网络限制在局域网内运行，相对于公有云API调用，提供了更高的安全性、灵活性，更加适用要求高的场合。 人脸识别私有化部署系统架构 人脸识别私有化部署高扩展、高性能架构图, 对外提供rest接口，可以无缝集成， 支持百万级和千万级底库， 可以运行在cpu或者gpu上。 术语小贴士 什么是人脸检测？ 给定一张照片，判断其中是否含有人脸，如果包含人脸，则返回人脸的位置、大小和属性分析结果。 什么是人脸对比？ 计算两张人脸照片的相似度，从而判断是否同一个人，并给出相似度评分。可用于真实身份验证、人证合一验证等场景。 什么是人脸检索？ 给定一张照片，与人脸库中的多个人脸比对，找出最相似的人脸。 根据给定人脸与人脸库中的匹配程度，返回匹配度，即人脸检索，也叫1：N人脸检索。 什么是静默活体？ 基于图片中人像破绽（摩尔纹

人脸检测，也就是在图片中找到人脸的位置。输入是一张可能含有人脸的图片，输出是人脸位置的矩形框。 人脸对齐。原始图片中人脸的姿态、位置可能有较大的区别，为了之后统一处理，要把人脸“摆正”。为此，需要检测人脸中的关键点（Landmark），如眼睛的位置、鼻子的位置、嘴巴的位置、脸的轮廓点等。根据这些关键点可以使用仿射变换将人脸统一校准，以尽量消除姿势不同带来的误差。 MTCNN网络结构 MTCNN由三个神经网络组成，分别是P-Net、R-Net、O-Net。在使用这些网络之前，首先要将原始图片缩放到不同尺度，形成一个“图像金字塔”。接着会对每个尺度的图片通过神经网络计算一遍。这样做的原因在于：原始图片中的人脸存在不同的尺度，如有的人脸比较大，有的人脸比较小。对于比较小的人脸，可以在放大后的图片上检测；对于比较大的人脸，可以在缩小后的图片上检测。这样，就可以在统一的尺度下检测人脸了。 P-Net P-Net的输入是一个宽和高皆为12像素，同时是3通道的RGB图像，该网络要判断这个12×12的图像中是否含有人脸，并且给出人脸框和关键点的位置。 输出由三部分组成: 判断该图像是否是人脸，输出向量的形状为1×1×2，图像是否是人脸的概率。 给出框的精确位置，一般称之为框回归。P-Net输入的12×12的图像块可能并不是完美的人脸框的位置，如有的时候人脸并不正好为方形，有的时候12

文章目录 1、opencv识别单张人脸 1.1、读取图片 1.2、识别人脸 1.2.1、下载人脸识别算法 1.2.2、人脸检测 2、opencv识别多张人脸 2.1、导入计算机视觉库opencv和人脸识别算法 2.2、读入并展示图片 2.3、图片灰色处理 2.4、检测人脸 2.5、画出人脸的范围 2.6、调节显示窗口大小 2.7、识别图像 1、opencv识别单张人脸 1.1、读取图片 读取展示图片通常分为三个部分： 1、读入图片 2、展示图片 3、完成后要释放资源 image = cv2 . imread ( './image.jpg' ) cv2 . namedWindow ( "camera" , 0 ) #设置图片手动调节大小 cv2 . imshow ( "camera" , image ) cv2 . waitKey ( 0 ) #设置任意键退出程序 cv2 . destroyAllWindows ( ) cv2.namedWindow("camera", 0) 用来手动调节图片窗口的大小 1.2、识别人脸 1.2.1、下载人脸识别算法 自己写人脸识别的算法是不可能的，但我们可以直接到github上下载大神写好的人脸识别算法。 人脸识别算法链接： https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades

在学习PyQt5的时候碰到了sys.argv的运用，所以我就在网上查找这个的相关资料，结果硬是看了一个多小时才弄懂其中的来龙去脉（郁闷中）。在这里吐槽一些分享知识的孩子们，以后可以把知识的内容写简单点嘛！一个简单的知识点都可以被你们写的这么复杂。。。 sys.argv其实就是创建一个列表，而这个列表就是用来存储我们用户在dos窗口中输入的内容。这个列表大致就是这样的：[“这个程序所在的文件目录”,"…"]。 从这里我们可以看出，这个列表的第一个元素就是我们所写程序的文件目录，后面的都是我们在dos窗口中输入的内容（也就是我们通常说的参数变量）。 光是这样文字解说肯定是不行的，下面直接走代码。 一、我们在使用sys.argv时，首先要调用sys这个库。 import sys 二、我们在dos窗口中调用我们所写的程序是需要该程序所在的文件目录的。我们可以通过下列的代码来获取该程序的文件目录，然后将其复制粘贴至dos窗口即可。 import sys a = sys . argv print ( a ) 得到如下结果： [ 'F:/pythoncharm专属文件夹/利用python进行图像识别/PyQt5的学习.py' ] 这就是该程序所在的文件目录。 三、现在我们在程序中输入以下代码： import sys a = sys . argv [ 0 ] b = sys . argv [ 1

自动人脸识别基本原理 人脸识别经过近 40 年的发展，取得了很大的发展，涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基于静态图像的人脸识别和基于视频图像的人脸识别。因为基于静态图像的人脸识别算法同样适用于基于视频图像的人脸识别，所以只有那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图像的人脸识别算法。接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要的算法。 特征脸 特征脸方法利用主分量分析进行降维和提取特征。主分量分析是一种应用十分广泛的数据降维技术，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个最大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到最佳表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。 在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象（减去平均人脸后）都可投影到该子空间，得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取最小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。 下图给出了主分量分析的应用例子。图中最左边的为平均脸，其他地为对应 7 个最大特征值的特征向量。 主分量分析是一种无监督学习方法

人脸识别简介 人脸识别原理 基础介绍 技术原理 人脸识别内容 人脸识别过程 功能模块 基本算法 相关代码 基于HTML5的人脸识别技术 人脸识别原理 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 基础介绍 而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 广义内容 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等； 狭义内容 狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统； 生物特征识别技术

本篇总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全篇力求深入浅出，通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。 本篇强调理论联系实际，重点介绍TensorFlow编程解决图像识别的应用，提供了大量数据集，并以代码的形式实现了深度学习模型，以供读者参考。 本篇可作为学习人工神经网络、深度学习TensorFlow 程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人员学习。 **本篇共22章,内容包括Python类库的安装和使用、TensorFlow 基本数据结构和使用、TensorFlow 数据集的创建与读取、人工神经网络、反馈神经网络、全卷积神经网络的理论基础、深度学习模型的创建、模型的特性、算法、ResNet、 Slim、 GAN等。 由于细节内容实在是太多了，所以小编只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节都有更加细化的内容，希望大家能够从中得到真谛！** 第1章介绍深度学习的基本内容，初步介绍深度学习应用于计算机视觉和发展方向，介绍使用深度学习解决计算机视觉问题的应用前景,旨在说明使用深度学习和人工智能实现计算机视觉是未来的发展方向，也是必然趋势。 第2章介绍Python的安装和最常用的类库。Python语言是易用性非常强的语言

opencv是一个著名的开源计算机视觉库 ，它提供了很多函数，实现很多计算机视觉算法，可以进行图像处理和识别检测等很多功能。最简单的就是图像读取imread，图像写入imwrite，图像显示imshow，改变图像大小resize，图像类型颜色转换cvtColor这几个。关于opencv的具体下载地址大家可以自行搜索，这里主要是介绍在c++环境下开发opencv的步骤，以vs2015示范。 这是下载好opencv开发包的目录： 这是vs2015创建工程的属性配置，包含目录和库目录。因为是vs2015，所以库目录要选vc14，如是vs2017，要选vc15。 还有就是链接器-输入，要把lib库文件输入，因为是debug模式，所以是opencv_world420d.lib。如是release模式，需要输入opencv_world420.lib 下面就是一个简单的例子程序： #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat image; /

嵌入式AI主要用于图像识别和语音识别，图像识别主要用于工业、自动化、医疗等行业。以医疗行业为例，由于医疗保健行业大量使用大数据及嵌入式人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外 嵌入式人工智能 还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。嵌入式人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。 多家半导体厂商已经推出嵌入式AI平台，比如 华为海思今年4月份发布的Hi3559A，这个样品超过100美金/片 集成寒武纪AI核（遗憾不是最新的版本，因为最近寒武纪又发布最新的AI版本，同时还集成大名鼎鼎Cadence的 4核DSP）； 赛灵思Xilinx的FPGA—— Zynq 7020，ZU2CG开发难度大，价格不菲，还有其他家的ARM+FPGA方案也不便宜，开发难度也不小； 英伟达的GPU——JETSON TX2，TX2核心板英伟达自己生产，价格太贵，不适合产品小型化生产； TI 的TDA2x系列和DAVINCI系列最新的DM505，以及后续的版本，专注辅助驾驶ADAS，他的64bit浮点DSP C66X+EYE也支持深度学习（不要小瞧EYE，深度学习一个EYE比2个C66X 浮点DSP还强）

看到不错的资料，刚好是自己需要的方面，先收集起来。 百度图像识别 初赛数据集 链接: https://pan.baidu.com/s/19cX6DH4fnQMd4S2_XH-l4w 密码: guc3 初赛和决赛代码 https://github.com/ypwhs/baiduyun_deeplearning_competition : 生成车牌号 链接:https://pan.baidu.com/s/1EySDV4VvxhoW44MUCy5FJw 密码:kmn0 识别模型代码 链接:https://pan.baidu.com/s/1D7zavSJfd-7ZPbFz5x5f_g 密码:hbgw : 图像分类 | 深度学习PK传统机器学习 https://github.com/aleju/imgaug 效果超某度OCR：文本检测、文本识别(cnn+ctc、crnn+ctc) https://github.com/MachineLP/OCR_repo#%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%BD%BF%E7%94%A8 : 基于深度学习的自然场景文字检测及端到端的OCR中文文字识别 https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR : 发票编号识别、验证码识别 ，图像分割 https://github.com/ccccccmd/ReCapcha