Face Recognition

一、face_recognition库简介 face_recognition是Python的一个开源人脸识别库，支持Python 3.3+和Python 2.7。引用官网介绍： Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library. 之所以选用这个库，是因为 1、用这个库来实现一个人脸识别程序非常简单，环境配置也很容易； 2、可以直接使用已经训练好的模型，不需要在本地重新训练。一般普通的电脑都可以直接运行识别程序，硬件环境要求不高。 PS:很多人在学习Python的过程中，往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致自己放弃，为此我整理啦从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等【PDF等】需要的可以进Python全栈开发交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦，一起相互监督共同进步 二、环境安装 我自己的环境如下： 硬件：08年的笔记本电脑，奔腾双核，算是比较低端的笔记本了 系统：win7x64 python：3.6 （注意：建议用3.6版本配置环境。我自己用3.7配置环境失败了

之前一直用python3.5，今天学习需要安装face-recognition，在安装完dlib后安装face-recognition时报错CMake must be installed to build the following extensions: dlib，通过查询资料得知以下解决方法。 首先必须知道 安装face-recognition需要首先安装dlib，安装Dlib时如果是python3.5以上（含3.5）需要先安装cMake编译工具，若不安装cmake后面安装face-recognition时就会报以上错误；而python3.6版本可直接安装不需要cmake。 解决办法一：卸载dlib，装cmake，重新装dlib，再装face-recognition。 解决办法二：在Anaconda环境中新建python3.6环境，使用时只需activate+环境名即可切换。如下图。 解决办法一耗时耗力，我采用了办法二。 在安装好python3.6后，再安装dlib和face-recognition不再报错，但有两点问题： 1、安装好dib直接安装face-recognition会报错“python -m pip install --upgrade pip”，更新pip即可。 2、安装face_recognition时 pip install face

face_recognition简介 face_recognition是Python的一个开源人脸识别库，支持Python 3.3+和Python 2.7。引用官网介绍： Recognize and manipulate faces from Python or from the command line with the world's simplest face recognition library . 安装配置 我目前的开发环境是，操作系统：Win10，Python3.6：Anaconda集成开发环境。在安装 face_recognition的过程中花费了一些时间，所以把安装过程记录下来。 使用pip安装 pip install face_recognition 如果安装失败了，那基本上是因为依赖的dlib库安装失败了，需要手动安装。网上介绍的安装dlib库的方法大都很复杂，需要下载源代码，然后手动编译。 安装dlib 1、下载 dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 2、安装 pip install dlib-19 .8 .1-cp36-cp36m-win_amd64 .whl pip install dlib pip show dlib #验证 dlib是否安装成功 安装face_recognition_models 1、下载 face

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> PLSC: 飞桨大规模分类库 简介 深度学习中用于解决多分类问题的深度神经网络的最后一层通常是全连接层和Softmax的组合层，并采用交叉熵(Cross-Entropy)算法计算神经网络的损失函数。由于全连接层的参数量随着分类类别数的增长线性增长，当分类类别数相当大时，神经网络的训练会面临下面两个主要挑战： 参数量过大，超出单个GPU卡的显存容量：假设分类网络最后一层隐层的输出维度为512，那么当分类类别数为一百万时，最后一层全连接层参数的大小约为2GB（假设以32比特浮点数表示参数）。当分类问题的类别数为一亿时（例如，对自然界中的生物进行分类），则最后一层全连接层参数的大小接近200GB，远远超过当前GPU的显存容量。 参数量较大，同步训练方式下通信开销较大：数据并行训练方式下，所有GPU卡之间需要同步参数的梯度信息，以完成参数值的同步更新。当参数数量较大时，参数的梯度信息数据量同样较大，从而导致参数梯度信息的通信开销较大，影响训练速度。 飞桨大规模分类(PLSC: P addlePaddle L arge S cale C lassification)库是基于 飞桨平台 构建的超大规模分类库，为用户提供从训练到部署的大规模分类问题全流程解决方案。 PLSC特性 支持超大规模分类：单机8张V100 GPU配置下支持的最大类别数扩大2.52倍

本文作者：HelloDeveloper 嗨，大家好。这里是学术报告专栏，读芯术小编不定期挑选并亲自跑会，为大家奉献科技领域最优秀的学术报告，为同学们记录报告干货，并想方设法搞到一手的PPT和现场视频——足够干货，足够新鲜！话不多说，快快看过来，希望这些优秀的青年学者、专家杰青的学术报告 ，能让您在业余时间的知识阅读更有价值。 人工智能论坛如今浩如烟海，有硬货、有干货的讲座却百里挑一。“AI未来说·青年学术论坛”系列讲座由中国科学院大学主办，百度全力支持，读芯术作为合作自媒体。承办单位为中国科学院大学学生会，协办单位为中国科学院计算所研究生会、网络中心研究生会、人工智能学院学生会、化学工程学院学生会、公共政策与管理学院学生会、微电子学院学生会。“AI未来说·青年学术论坛”第六期“机器学习”专场已于2019年6月23日下午在中科院举行。清华大学王奕森为大家带来报告《Adversarial MachineLearning: Attack and Defence》。 Yisen Wang obtained his Ph.D. degree from the Department of Computer Science and Technology at Tsinghua University. He is also a visiting scholar at Georgia Tech

本文同步发表于 Prodesire 公众号 和 Prodesire 博客 。 前言 2019 年底开始蔓延的新型肺炎疫情牵动人心，作为个体，我们力所能及的就是尽量待在家中少出门。 看到一些朋友叫设计同学帮忙给自己的头像戴上口罩，作为技术人，心想一定还有更多人有这样的诉求，不如开发一个简单的程序来实现这个需求，也算是帮助设计姐姐减少工作量。 于是花了些时间，写了一个叫做 face-mask 的命令行工具，能够轻松的给图片中的人像戴上口罩，而且口罩的方向和大小都是适应人脸的哦~ 使用 安装 face-mask 确保 Python 版本在 3.6 及以上 pip install face-mask 使用 face-mask 直接指定图片路径即可为图片中的人像戴上口罩，并会生成一个新的图片（额外有 -with-mask 后缀）： face-mask /path/to/face/picture 通过指定 --show 选项，还可以使用默认图片查看器打开新生成的图片： face-mask /path/to/face/picture --show 效果 给一个人戴上口罩 给多个人戴上口罩 给动漫人物戴上口罩 实现 思路 要想实现上面的效果，我们应该怎么做？不妨这么想： 首先是识别出人的鼻子(nose_bridge)和脸轮廓(chin) 通过脸轮廓确定出脸左点（chin_left_point）

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1.地址 https://pypi.doubanio.com/ 2.使用 sudo pip3 install face_recognition -i https://pypi.doubanio.com/simple 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/songms/blog/3141916

背景 face_recognition 是号称世界上最简单的人脸识别工具和Python库。虽然，是国外开源的项目（良心的MIT开源协议），竟然有官方的中文文档支持，从未见过如此亲近天朝人民的开源项目了。 问题 手里有一张目标人物图，需要从一堆图片文件中，找出这个人是谁？这一堆的图片文件时，按人的姓名分类的。本来想直接使用face_recognition命令行解决，如下： face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ 然而，我的unknown_pictures文件下面是按人姓名做为文件夹划分的，face_recognition不支持递归文件夹来找文件，所以，就只能编写python程序来解决了。 Python3 from __future__ import division from tqdm import tqdm import os import face_recognition import imghdr import sys def get_all_files(path_dir): all_file = [] for dir_path, dir_names, filenames in os.walk(path_dir): for dir_ in dir_names: all_file

无论是mac还是linux/windows都需要确定系统是多少位的。主要就mac讲解。 确定服务器是32位的还是64位的（linux/mac）windows查看电脑信息就可以了 file /bin/ls 看到输出的内容即为服务器的位数，我的是64位的，故选择64位的anaconda。 Anaconda 下载anaconda anaconda ，选择自己对应的版本 进入Anaconda所在的目录，执行下面的命令： bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86.sh 此后依照提示操作即可（最简便的方式就是，让ENTER就ENTER，问yes或no，输入yes，三个yes分别代表同意license、使用默认的安装路径、自动向.bashrc写入路径) 4. 使.bashrc生效 此时Anaconda并未安装完成，若在终端输入python将会发现依然是Centos自带的python版本，这是因为.bashrc的更新还没有生效，执行下述命令使其生效即可。 source ~/.bashrc tensorflow 建立一个Tensorflow的运行环境 //目前Mac上的Tensorflow仅仅支持CPU版本，而且3.0以上版本仅支持3.5版本，所以创建环境的时候一定要加上Python=3.5。 // 创建环境 $ conda create -n tensorflow python

导语 结束比赛有几天了，这几天一直在处理前段时间堆积的工作，今天得空对自己的方案进行梳理总结。今年7月多结束魔镜杯后，将之前的内容整理了一下，刚好看到华为垃圾分类比赛，由于我的工作内容还是偏图像，所以就想玩玩，有幸拿了一个亚军。 这次比赛是基于华为云的modelArts平台，免费的gpu硬件环境，全新的结果提交验证方法。感谢组织方华为云，喜欢打比赛的小伙伴也可以多留意该平台，会不定期举办各种数据类竞赛。这次我们队共有三人：谢赋(老虎）、舒欣（up)和文瑞（一休)，大家交流分工合作，才能不断奋力前进。这次分享主要是针对决赛阶段，该阶段要求模型的推理时间不能大于100ms，不能使用融合和TTA。故关于模型融合和TTA技巧，本次不会涉及到，后面还会有图像分类的专题分享。 一 解题思路 拿到数据后，我们首先做了数据分析。统计数据样本分布，尺寸分布，图片形态等，基于分析可以做一些针对性的数据预处理算法，对后期的模型训练会有很大的帮助。 选择好的baseline。需要不断的尝试各种现有的网络结构，进行结果对比，挑选出适合该网络的模型结构，然后基于该模型进行不断的调参，调试出性能较好的参数。 做结果验证，分析badcase。将上述模型在验证集上做结果验证，找出错误样本，分析出错原因，然后针对性的调整网络和数据。 基于新数据和模型，再次进行模型调优 二 数据分析（EDA) 原始共有43个类别