Публикации по теме 'face-recognition'


Методы обнаружения и распознавания лиц - обзор.
А. Распознавание лиц 1) Фреймворк обнаружения объектов Виолы Джонса (каскады Хаара) Фреймворк создан Паулой Виолой и Майклом Джонсом в 2001 году, и его можно использовать для обнаружения различных объектов, но в первую очередь для обнаружения лиц. Виола-Джонс требует полного обзора фронтальных вертикальных лиц. Алгоритм состоит из четырех этапов: Выбор функции Хаара Создание целостного образа Адабуст Обучение Каскадные классификаторы. Имея некоторые сходные свойства..
Изучение компьютерного зрения
В последнее время я много читал и экспериментировал с компьютерным зрением, вот введение того, что интересно узнать и использовать в этой области. Компьютерное зрение сильно продвинулось в последние годы. Вот те темы, которые я упомяну здесь: Технологии: Распознавание лиц: Haar, HOG, MTCNN, Mobilenet Распознавание лиц: CNN, Facenet Распознавание объектов: alexnet, inceptionnet, resnet Трансферное обучение: переобучение большой нейронной сети с небольшими ресурсами по новой теме..
Метрическое обучение с использованием сиамских и триплетных сверточных нейронных сетей
Понимание важности концепции, методов и интеллектуального анализа данных онлайн-обучения в метрическом обучении Представьте, что у вас есть база данных, содержащая изображения лиц 1000 человек, в которой только несколько изображений представляют одного и того же человека. Теперь вы хотите построить систему распознавания лиц на основе этого набора данных. Как бы Вы это сделали? Построить классификационную модель? Нет! Потому что у каждого человека есть только несколько изображений..
Распознавание лиц с помощью Transfer-learning
В этом мы будем использовать модель архитектуры CNN MobileNet и VSS16 для классификации изображений. Вот ссылка на репозиторий Github: «https://github.com/Rahuly-adav/face_Recognition_using_Transfer-learning.git » Его вывод показывает все слои в модели. В этом мы импортировали модель MobileNet и в этой модели с весом как imagenet. Выделите размер изображения 224 * 224, после чего измените все слои на необучаемые. Здесь мы добавили 5 слоев (Global Average Pooling 2D,..
Адаптивный опыт, основанный на анализе лица, так же стар, как человечество, и он не требует лица…
Растет общественное беспокойство в связи с распознаванием лиц и неотъемлемым нарушением конфиденциальности, которое оно представляет. В мире, где камеры вездесущи, когда мы гуляем по городам, нам буквально негде спрятаться. С распознаванием лиц мы остаемся в состоянии полной пассивности, мы не можем отказаться. Как только наше лицо становится частью базы данных, оно потенциально остается там навсегда… мы можем изменить взломанный пароль, но мы не можем изменить свое лицо. Такие..
Deeplearning.ai CNN, неделя 4: специальные приложения
Приложение для распознавания лиц/передачи нейронного стиля Однократное обучение Учимся на одном примере узнавать человека снова. Обучение функции «подобие». d (img1, img2) = степень различия между изображениями. В зависимости от степени значения d проверка работает или нет. Сиамская сеть Используйте сверточную сеть для преобразования входных данных в функцию. Для этого удалите последний слой softmax для классификации, оставьте слой «128» узлов. Каждый вход будет..
Методы защиты от спуфинга для решений распознавания лиц
Машинное обучение для предотвращения атак на презентации Неудивительно, что в нашем все более цифровом мире растет число киберпреступлений. Многие компании сейчас рассматривают биометрическое распознавание лиц как жизнеспособное решение безопасности, предлагаемое инженерами машинного обучения . Эта инновационная технология многообещающая и может произвести революцию в том, как мы получаем доступ к конфиденциальной информации. Технология распознавания лиц станет одним из факторов,..