卷积生成对抗网络之人脸识别（详细步骤讲解+注释版） 注释见代码内，讲解见本人博客

本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 首先：需要在在自己本地安装opencv具体步骤可以问度娘 如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别（推荐阿里） 1、视频流中进行人脸识别 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) # 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像

pca人脸识别算法matlab代码机器学习（MATLAB） - k均值聚类和主成分分析 斯坦福大学的机器学习课程。 介绍 我们将实现K-means聚类算法并将其应用于压缩图像。 并将使用主成分分析来找到面部图像的低维表示。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex7data1.mat ex7data2.mat ex7faces.mat 此仓库中包含的文件 ex7.m-用于K-means聚类的Octave / MATLAB脚本 ex7_pca.m-PCA的Octave / MATLAB脚本 ex7data1.mat-PCA的示例数据集 ex7data2.mat-K均值的示例数据集 ex7faces.mat-面Kong数据集 bird_small.png-示例图像 displayData.m-显示存储在矩阵中的2D数据 drawLine.m-在现有图形上画一条线 plotDataPoints.m-K均值质心的初始化 plotProgresskMeans.m-绘制K-means的每一步 runkMeans.m-运行K-means算法

考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度，对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进，同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作，并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明，改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%，高于原始网络结构的99.05%；在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%，高于原始网络结构的97.10%；在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.43%，低于原始网络结构的12.28%。可以看出，与原始网络结构相比，改进网络结构提升了人脸识别的准确率且降低了误识别率。

LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片，询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。 这个集合被广泛应用于评价 face verification算法的性能。

仿真MATLAB人脸识别考勤系统（摄像头，考勤率，GUI，万字文稿）

使用人脸识别的考勤管理系统 :laptop: 该项目涉及构建一个考勤系统，该系统利用面部识别来标记员工的在场，进场和超时。 它涵盖了面部检测，对齐和识别等领域，还开发了一个Web应用程序以迎合系统的各种用例，例如新员工注册，将照片添加到培训数据集中，查看出勤报告等。该项目旨在替代传统的手动考勤系统。 它可用于对安全至关重要的公司办公室，学校和组织中。 该项目旨在自动化传统的考勤系统，其中手动标记了考勤。 它还使组织能够以数字方式维护其记录，例如准时，缺勤，休息时间和出勤。 系统的数字化也将有助于使用图形显示编号来更好地可视化数据。 今天在场的员工人数，每位员工的总工作时间及其休息时间。 它的附加功能可以有效地升级和替换传统的考勤系统。 项目范围 :rocket: 面部识别在我们的社会中正变得越来越重要。 它在安全领域取得了重大进展。 它是一种非常有效的工具，可以帮助低级执行者识别犯罪分子，软件公司正在利用该技术来

建议先看说明：https://blog.csdn.net/qq_33789001/article/details/129622266 在抖音上玩的猫脸特效完全可以通过制作猫脸的贴图的效果来模仿它的效果。于是收集了很多贴图，加上我的超低的ps技术处理后，实现了这个算是换脸功能相对完善的工程。 这里基于mind-ar-js-master\examples\face-tracking\example1.html案例修改而来，主要是将部分托管在cdn服务器的脚本库进行了本地化关联（解决加载太慢的问题）和然后UI上新增了各个面部贴图的小图按钮，通过点击对应面部贴图按钮后切换对应的效果。 我这里采用直接修改网页地址的face参数进行切换面部贴图效果，然后在网页加载场景创建的时候先解析face参数，没有face参数则直接使用默认面部贴图，加载贴图，创建faceMesh，并设置材质贴图。这一步主要就是找素材，然后将素材和标准的人脸模型可视化uv贴图进行脸部的贴合，详情的说明建议看前言中的博客内容。手机上不能使用该功能成功的问题依然存在。

----------------- # DFace • [](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) | **`Linux CPU`** | **`Linux GPU`** | **`Mac OS CPU`** | **`Windows CPU`** | |-----------------|---------------------|------------------|-------------------| | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | **基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。** [Github项目地址](https://github.com/kuaikuaikim/DFace) [Slack 聊天组](https://dfaceio.slack.com/) **DFace** 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用　**[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)**　框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。 DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。 所有的灵感都来源于学术界最近的一些研究成果，例如　[Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1604.02878) 和 [FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering](https://arxiv.org/abs/1503.03832) **MTCNN 结构**　　  ** 如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 ** ### TODO(需要开发的功能) - 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 [Paper](https://arxiv.org/abs/1503.03832)和[FaceNet](https://github.com/davidsandberg/facenet) - 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 - 3D人脸反欺诈。 - mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 - Tensor RT移植，高并发。 - Docker支持，gpu版 ## 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境，我推荐使用Anaconda来设置一个独立的虚拟环境。目前作者倾向于Linux Ubuntu安装环境。感谢山东一位网友提供windows DFace安装体验，windos安装教程具体 可参考他的[博客](http://www.alearner.top/index.php/2017/12/23/dface-pytorch-win64-gpu) ### 依赖 * cuda 8.0 * anaconda * pytorch * torchvision * cv2 * matplotlib ```shell git clone https://gitee.com/kuaikuaikim/dface.git ``` 在这里我提供了一个anaconda的环境依赖文件environment.yml （windows请用environment-win64.yml），它能方便你构建自己的虚拟环境。 ```shell cd dface conda env create -f environment.yml ``` 添加python搜索模块路径 ```shell export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:{your local DFace root path} ``` ### 人脸识别和检测 如果你对mtcnn模型感兴趣，以下过程可能会帮助到你。 #### 训练mtcnn模型 MTCNN主要有三个网络，叫做**PNet**, **RNet** 和 **ONet**。因此我们的训练过程也需要分三步先后进行。为了更好的实现效果，当前被训练的网络都将依赖于上一个训练好的网络来生成数据。所有的人脸数据集都来自　**[WIDER FACE](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/)** 和 **[CelebA](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html)**。WIDER FACE仅提供了大量的人脸边框定位数据，而CelebA包含了人脸关键点定位数据。以下训练除了　生成ONet的人脸关键点训练数据和标注文件　该步骤使用CelebA数据集，其他一律使用WIDER FACE。如果使用wider face的 wider_face_train.mat 注解文件需要转换成txt格式的，我这里用h5py写了个 [转换脚本](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/dface/prepare_data/widerface_annotation_gen/transform.py). 这里我提供一个已经转换好的wider face注解文件 [anno_store/wider_origin_anno.txt](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/anno_store/wider_origin_anno.txt), 以下训练过程参数名--anno_file默认就是使用该转换好的注解文件。 * 创建 dface 训练数据临时目录，对应于以下所有的参数名　--dface_traindata_store ```shell mkdir {your dface traindata folder} ``` * 生成PNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Pnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录}　--anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_pnet_imglist.py ``` * 训练PNet模型 ```shell python dface/train_net/train_p_net.py ``` * 生成ＲNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Rnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀，就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_rnet_imglist.py ``` * 训练RNet模型 ```shell python dface/train_net/train_r_net.py ``` * 生成ONet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Onet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀，就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} --rmodel_file {之前训练的Rnet模型文件} ``` * 生成ONet的人脸五官关键点训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_landmark_48.py ``` * 乱序合并标注文件(包括人脸五官关键点) ```shell python dface/prepare_data/assemble_onet_imglist.py ``` * 训练ONet模型 ```shell python dface/train_net/train_o_net.py ``` #### 测试人脸检测 ```shell python test_image.py ``` ### 人脸对比 @TODO 根据center loss实现人脸识别 ##　测试效果  ### QQ交流群(模型获取请加群) #### 681403076  #### 本人微信 ##### jinkuaikuai005  ## License [Apache License 2.0](LICENSE)

#FaceSDK 人脸识别SDK 采用C++编写，支持两张照片进行比对1:1，以及1：N 人脸搜索 #支持库下载地址： #SDK API List CComFaceSDK(void); //Summary: 比较两张照片的相似度 //Parameters: // imgPath1:照片1路径. // imgPath2:照片2路径. //Return : 相似度 float Compare2Image(char* imgPath1, char* imgPath2); //Summary: 比较两张照片的相似度 //Parameters: // imgBuffer1:照片1内存区. // imgBuffer1Length:照片1内存区长度. // imgBuffer2:照片2内存区. // imgBuffer2Length