前言 隨着科技的發展，人臉識別技術在許多領域得到的非常廣泛的應用，手機支付、銀行身份驗證、手機人臉解鎖等等。 識別 廢話少說，這里我們使用 opencv 中自帶了 haar人臉特征分類器，利用訓練好的 haar 特征的 xml 文件，在圖片上檢測出人臉的坐標，利用這個坐標，我們可以將人臉區域 ...

人臉檢測——Haar、LBP分類器模型訓練 一、樣本數據集 *這里需要注意的是正樣本的大小和尺寸一定要是統一的 這里提供博主找到的數據集鏈接：https://pan.baidu.com/s/1MQnFwvlR2aHJkah_vaX9rg 提取 ...

人臉檢測及識別python實現系列（5）——利用keras庫訓練人臉識別模型 經過前面稍顯羅嗦的准備工作，現在，我們終於可以嘗試訓練我們自己的卷積神經網絡模型了。CNN擅長圖像處理，keras庫的tensorflow版亦支持此種網絡模型，萬事俱備，就放開手做吧。前面說過，我們需要 ...

人臉檢測及識別python實現系列（3）——為模型訓練准備人臉數據 機器學習最本質的地方就是基於海量數據統計的學習，說白了，機器學習其實就是在模擬人類兒童的學習行為。舉一個簡單的例子，成年人並沒有主動教孩子學習語言，但隨着孩子慢慢長大，自然而然就學會了說話。那么孩子們是怎么學會 ...

作者|Juan Cruz Martinez 編譯|Flin 來源|towardsdatascience 今天，我們將學習如何檢測圖像中的人臉並提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。我們可以將這些信息作為一個預處理步驟來完成，例如捕捉照片中人物的人臉（手動或通過機器學習），創建效果來“增強 ...

一、MTCNN的原理 　　搭建人臉識別系統的第一步是人臉檢測，也就是在圖片中找到人臉的位置。在這個過程中，系統的輸入是一張可能含有人臉的圖片，輸出是人臉位置的矩形框，如下圖所示。一般來說，人臉檢測應該可以正確檢測出圖片中存在的所有人臉，不能用遺漏，也不能有錯檢。　　 　　　 　　獲得包含人臉 ...

　　什么是特征？想一想我們是如何分辨物體的？更具體一點，你是如何辨別一張圖片里面的人臉是一個人臉的？其實很簡單，你會去找是不是有眼睛、嘴巴等面部器官。 當然這些器官的位置基本是固定的。是否有眼睛，眼睛之間的距離，眼睛跟鼻子的位置關系等等這些都叫特征。選擇使用特征的一個重要的原因：基於特征的系統 ...

人臉檢測及識別python實現系列（2）——識別出人臉 從實時視頻流中識別出人臉區域，從原理上看，其依然屬於機器學習的領域之一，本質上與谷歌利用深度學習識別出貓沒有什么區別。程序通過大量的人臉圖片數據進行訓練，利用數學算法建立建立可靠的人臉特征模型，如此即可識別出人臉。幸運 ...