mtcnn对齐facenet部署
项目简介
本项目参考了bubbliiiing的和两个工程，在此对作者表示感谢！
这两个工程都是keras模型，所提供的模型文件都只有权重没有网络结构，我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件。某个原始先只有权重的模型文件pnet.h5 ，生成包含网络结构和权重的模型文件PNET.h5 。接着用keras2onnx工具把它（ PNET.h5 ）转换成onnx模型pnet.onnx ，其他胶水部分的逻辑没什么变化。具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件。
另外我还尝试了将keras h5模型转成tensorflow pb模型，具体代码请参考h5_to_pb.py文件。需要注意的是：每个tensorflow PB请模型单独执行h5_to_pb.py脚本生成。 （每次修改weight_file参数）
如果你想简单地测试一下mt
2021-03-31 01:46:32
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这是一款人脸特征点定位的插件，个人感觉比OpenCv要好用而且特征点比较稳定，需求是：虚拟物体定位人脸的可以使用，简单说就是图片(或者其他东西)可以跟随人脸一起动。希望可以帮到你加油。
2021-03-12 16:13:01
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算法流程：
本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：
图： 人脸识别系统框架图
整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍
基于PCA算法的人脸特征提取
2.1PCA的基本原理
PCA中文全称主成分分析 法（Principal Componen
2021-01-30 23:03:06
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博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047
人脸识别源代码，包括使用opencv、dlib和cnn实现的人脸检测、opencv实现的人脸对齐以及vgg-face的人脸特征提取等，最后余弦函数计算相似度，并提供flask部署代码，可以放在服务器上远程调用
2019-12-21 21:53:27
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PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!
2019-12-21 21:46:33
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模式识别4个实验（matlab代码 ）1.贝叶斯决策分类器对鸢尾花 2.基于Fisher 准则的线性分类器分析 3.PCA 人脸特征提取与重构 4.设计 C-均值聚类 分器对鸢尾花均值聚类
2019-12-21 21:46:14
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