cnn 얼굴인식 예제

By agosto 2, 2019Sem categoria

얼굴 인식 프로세스의 단계 개요입니다. 2011년 “얼굴 인식 핸드북”에서 가져온 것입니다. 이제 얼굴 인식의 작동 방식에 대한 기본적인 이해를 통해 잘 알려진 Python 라이브러리를 사용하여 자체 얼굴 인식 알고리즘을 빌드해 보겠습니다. “깊은 얼굴 인식: 설문 조사”라는 제목의 2018 년 논문은 지난 30 년 동안의 얼굴 인식 연구의 상태에 대한 유용한 요약을 제공하며 전체론적 학습 방법 (예 : Eigenfaces)에서 지역 수공예에 이르기까지 광범위한 추세를 강조합니다. 기능 감지, 얕은 학습 방법, 마지막으로 현재 최첨단 딥 러닝 방법. 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? 1.

우리는 dlib의 미리 훈련 된 깊은 메트릭 얼굴 포함 네트워크를 사용하여 각 얼굴을 정량화하는 데 사용되는 128 d 기능 벡터를 추출합니다. 2. 얼굴 랜드 마크는 실제로이 게시물에 적용되지 않습니다. 어쩌면 당신은이 하나를 참조하고 있어? 3. 이 모델은 텐서플로우와 직접 호환되지 않습니다. 당신은 상자에서 그들을 사용하는 dlib가 필요합니다. 아마도 얼굴 인식을위한 더 널리 알려진 채택 “기계 학습”방법 중 하나는 “Eigenfaces를 사용하여 얼굴 인식”이라는 제목의 1991 논문에 설명되었습니다. 단순히 “Eigenfaces”라고 불리는 이 방법은 인상적인 결과를 달성하고 간단한 전체론적 접근 방식의 능력을 입증한 이정표였습니다.

얼굴 인식을 위한 당사의 네트워크 아키텍처는 He et al.의 이미지 인식 에 대한 심층 잔류 학습 용지의 ResNet-34를 기반으로 하지만 레이어 수가 적고 필터 수가 절반으로 줄어듭니다. 2018년 논문 “심층 얼굴 인식: 설문 조사”를 참조하세요. 얼굴 인식의 작동 방식을 이해하기 위해 먼저 기능 벡터의 개념에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 우수하고 간단합니다 – 파이썬 코드로 얼굴 인식 프로세스에 대해 설명했습니다. 모자를 벗습니다. FaceNet은 플로리안 슈로프(Florian Schroff)가 2015년 Google에서 “FaceNet: 얼굴 인식 및 클러스터링을 위한 통합 포함”이라는 제목의 논문에서 설명했습니다. 그들의 시스템은 최첨단 결과를 달성하고 빠른 유사성 계산및 거리 계산을 통해 일치를 허용 기능 벡터로 이미지를 효율적으로 인코딩 할 수 있도록 `삼중 손실`이라는 혁신을 제시했다. 요약하자면, 얼굴 인식은 다양한 차원에서 사회에 크게 도움이 될 수 있는 강력한 사용 사례가 많이 있는 흥미로운 문제입니다.

이러한 기술을 상용화하는 데 는 항상 윤리적 위험이 존재하지만, 이는 우리가 또 다른 시간 동안 보류할 논쟁입니다. 이 프로세스에 대한 유용한 개요는 아래 와 같은 책 “얼굴 인식 핸드북”에 제공됩니다: 그림 1: 딥 메트릭 학습을 통한 얼굴 인식에는 “삼중 학습 단계”가 포함됩니다. 삼중항은 3 개의 독특한 얼굴 이미지로 구성되어 있습니다 – 3 중 2 는 동일한 사람입니다.