opencv 얼굴 인식 예제

안녕하세요 애드리안. 얼굴 포함을 생성하기 위해 Facenet을 실험해 왔습니다. dlib 및 face_인식기에 대한 게시물을 보고 이미지 인식을 위한 심층 잔여 학습 아키텍처를 사용하여 빌드되었다는 것을 읽었습니다. 체크 아웃, 하지만 난 여전히 그들이 얼마나 잘 볼 수 있는 데이터의 더 큰 코퍼스에 대 한 확인 해야. 두 논문이 몇 달 이라는 짧은 기간에 나온 것을 고려하면 그들이 어떻게 비교한다고 생각하는가? 내가 구축 한 얼굴 인식 시스템에 대한 데모는 아래에서 볼 수 있습니다. 이 튜토리얼은 파이썬의 얼굴 인식에 대한 후속 조치이므로 첫 번째 게시물을 통과했는지 확인하십시오. 둘째, 내 화면에서 결과를 보는 대신 다른 컴퓨터에서 볼 수 있도록 어떻게 형식으로 출력 할 수 있습니까? 예를 들어 vlc 서버에 공급할 수 있는 스트림을 만들어 네트워크의 다른 컴퓨터에서 볼 수 있도록 하는 방법을 사용할 수 있습니다. 안녕하세요 애드리안, 나는 꽤 언젠가 이미지 처리에 대한 작업을 따라왔다, 나는 파이썬뿐만 아니라 VHDL 또는 IP 기반 디자인을 사용할 수있는 능력을 가지고 FPGA에 얼굴 인식의 구현에 노력하고 있습니다. 나는 GPU 지원을 하지 않을 것 이라고 내가 FPGA에서 충분히 빨리 소프트웨어를 필요로 할 것 이다, 당신은 그것을 달성 할 수 있는 방법에 대 한 어떤 아이디어를 가지고 있습니까? 확장된 Yale 얼굴 데이터베이스 B를 연구 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다.

이 데이터베이스를 사용하는 모든 간행물은 “Exteded Yale Face 데이터베이스 B”의 사용을 인정하고 아티노도로스 조지히아데스, 피터 벨루머, 데이비드 크리그먼의 논문을 참조해야 합니다. 가변 조명 과 포즈”, PAMI, 2001, [bibtex]. 얼굴 인식 시스템은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 사람의 얼굴에 대한 구체적인 세부 사항을 선택합니다. 턱의 눈이나 모양 사이의 거리와 같은 이러한 세부 사항은 수학적 표현으로 변환되고 얼굴 인식 데이터베이스에서 수집 된 다른 얼굴의 데이터와 비교됩니다. 특정 얼굴에 대한 데이터를 얼굴 템플릿이라고 하며 한 얼굴을 다른 얼굴과 구별하는 데 사용할 수 있는 특정 세부 사항만 포함하도록 설계되었기 때문에 사진과 구별됩니다. 이봐 U는 내가이 모듈 (Opencv)를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다, 나는 그 명령 줄 인수가 나에게 파일의 구성 부분을 말해 줄 수 있습니다 알고 오류를 받고 있어요. 그림 1: 딥 메트릭 학습을 통한 얼굴 인식에는 “삼중 훈련 단계”가 포함됩니다. 삼중항은 3 개의 독특한 얼굴 이미지로 구성되어 있습니다 – 3 중 2 는 동일한 사람입니다. NN은 3개의 얼굴 이미지 각각에 대해 128d 벡터를 생성합니다. 같은 사람의 2얼굴 이미지의 경우 신경망 가중치를 조정하여 거리 메트릭을 통해 벡터를 더 가깝게 만듭니다. 이미지 크레디트: Adam Geitgey의 “기계 학습은 재미있다” 블로그 그림 6: OpenCV를 통한 얼굴 인식은 이 사람이 “알 수 없음”으로 결정되었습니다.

당신은 용어 얼굴 인식을들을 때마다, 당신은 즉시 비디오에서 감시를 생각하고, 이제까지 유명한 오프닝 내레이션을 잊을 수 ” 당신은 보고있다. 정부는 비밀 시스템, 매일 매 시간 마다 당신을 스파이 기계. 나는 그것을 구축하기 때문에 알고있다”관심의 텔레비전 쇼 사람의 시즌 1에서 . 나는 아직도 내가 그것을들을 때마다 소름을 얻을. 이미지의 각 얼굴을 실제로 정량화하는 모델은 OpenFace 프로젝트, 딥 러닝을 통한 얼굴 인식의 파이썬 및 토치 구현입니다. 이 구현은 Schroff 등의 2015 CVPR 간행물인 FaceNet: 얼굴 인식 및 클러스터링을 위한 통합 포함에서 비롯되었습니다.

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