图像识别

自从谷歌眼镜被推出以来，围绕人脸识别，出现了很多争议。我们相信，不管是不是通过智能眼镜，人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性。 为了帮助研究过程中探索人脸识别，我们列出以下人脸检测和识别API。希望有所帮助！ Face Recognition - 拉姆达实验室斯蒂芬弄的。示例代码和图形演示点击 http://api.lambdal.com/docs， 我们的API提供了面部识别，面部检测，眼睛定位，鼻子定位，嘴巴定位，和性别分类。如果您有任何疑问，只需发一封邮件到 s@lambdal.com 。 Face (Detection) - 计算机视觉面部识别和面部检测。这是一个完美的face.com替代品。目前，我们有一个免费的API进行人脸检测。 Animetrics Face Recognition - Animetrics的人脸识别API可用于图片中的人脸检测。面部特征或“地标”的信息被返回作为图象上的坐标。 Animetrics人脸识别也会在三维坐标轴上侦测并返回脸部位置信息。 Skybiometry Face Detection and Recognition 一个易于使用的人脸检测与识别的API。必须在您的SkyBiometry帐户中创建应用程序来使用它。（如果你还没有帐户，请先注册）。 ImageVision Face Detection -

代码下载： 基于PCA（主成分分析）的人脸识别 人脸识别是一个有监督学习过程，首先利用训练集构造一个人脸模型，然后将测试集与训练集进行匹配，找到与之对应的训练集头像。最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离，然后选择距离最近的图像作为识别的结果。这种直接计算距离的方式直观，但是有一个非常大的缺陷—计算量太大。如果每幅图像大小为100*100，训练集大小1000，则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量，当测试集很大时，识别速度非常缓慢。 解决上述问题的一个途径是对图像进行降维，通过只保留某些关键像素可以使识别速度大大提升。降维的一个方法即是PCA（主成分分析），在此我们介绍通过PCA进行人脸识别的步骤。 1 读取训练集图像数据 读取测试集目录下指定个数的图像，然后将其保存在一个二维数组中。如果图像个数为m，图像长宽为i、j，则我们创建一个二维数组A[m][i*j=n]用来保存图像数据。 数组的每一行表示一个图像的所有像素信息，每一列表示一个随机变量，也即不同图像同一位置的像素信息，降维也即用更少的列来代表图像。 2 每列减去均值 将步骤一的每列减去该列的均值，这样每列的数据均值为0。在利用matlab的函数princomp执行PCA的过程中，princomp会首先将每一列减去该列均值，不用我们自己执行。 3 计算协方差矩阵

文章目录 深度学习-图像识别 人脸定位 手工提取特征的图像分类 识图认物 传统分类系统的特征提取 计算机眼中的图像 什么是图像特征？ 卷积运算 利用卷积提取图像特征 基于神经网络的图像分类 传统图像分类系统和深度神经网络 深度神经网络的架构 卷积层 池化层 全连接层 归一化指数层 非线性激活层 Sigmoid函数 双曲正切函数 ReLU函数 深度神经网络的训练 反向传播算法 图像分类应用——人脸识别 人脸识别的流程 人脸识别应用场景 小结 深度学习-图像识别 人脸定位   相信你们外出游玩的时候，都不会带上你的牛逼plus诺基亚手机出门，而是带上你的智能手机给自己美美的拍上一张。当你用手机镜头对准人脸的时候，都会出现一个矩形框，如下图所示（前方高能），那么这个技术是怎么做到的呢？   相机中的人脸定位技术用的是二分类技术。该技术流程如下图所示。   如上图所示，相机首先会将照片分割成一块块的图像块，一张照片往往会有成千上万的图像块被切割出来。   然后每一个图像块都会经过人脸分类器去判别是否是人脸。人脸分类器是预先训练好的分类器，类似于我们之前讲的手写数字识别应用程序中的支持向量机分类器。如果人脸分类器预测该图像块为人脸，相机则会在这个图像块中显示出框的位置。   在人脸定位中，为了解决由于手机离人的距离不同，导致手机上显示的人脸大小不一致的问题。手机在切割图像的时候

1、pip3 install pyocr 2、pip3 install pillow or easy_install Pillow 3、安装tesseract-ocr： http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe ，安装在C:\Program Files\下 4、要求python默认安装在C盘 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 代码： # !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- import pytesseract from PIL import Image image = Image.open('../jpg/code.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 　　 如果出现错误： 'str' does not support the buffer interface 将 `pytesseract.py` 中的下面语句更换： 1 lines = error_string

以下内容转自 https://blog.csdn.net/qq_32447301/article/details/79487335 此处指将目录列出，需要访问具体网站直接访问上述链接即可。 图像数据 一、综合图像 Visual Genome 图像数据 Visual7w 图像数据 COCO 图像数据 SUFR 图像数据 ILSVRC 2014 训练数据（ImageNet的一部分） PASCAL Visual Object Classes 2012 图像数据 PASCAL Visual Object Classes 2011 图像数据 PASCAL Visual Object Classes 2010 图像数据 80 Million Tiny Image 图像数据【数据太大仅有介绍】 ImageNet【数据太大仅有介绍】 二、场景图像 Street Scences 图像数据 Places2 场景图像数据 UCF Google Street View 图像数据 SUN 场景图像数据 The Celebrity in Places 图像数据 Web标签图像 HARRISON 社交标签图像 NUS-WIDE 标签图像 Visual Synset 标签图像 Animals With Attributes 标签图像 三、人形轮廓图像 MPII Human Shape人体轮廓数据 Biwi

由于疫情的影响，口罩检测已经成为各个程序员竞相开发的一种算法。 百度的人脸检测SDK使用的还不错，他们还把口罩检测也给开源了 我这里使用基于OPENCV的检测 一般的思路可能就是手机带有口罩和没有戴口罩的数据集进行训练，但是我暂时没有找到这些数据集，我就采用使用opencv原来带有的训练集先检测出人脸，然后再对人脸检测鼻子和嘴巴。但是由于opencv的检测鼻子和嘴巴的算法准确性不高，需要经过附加条件检测是不是真正的嘴巴和鼻子，如果在人脸中检测出了嘴巴和鼻子的话，那么没有戴口罩puttext no mask，否则就进行人脸识别 那么要进行人脸识别的话，需要采集本人的数据，然后在获取ORL的数据集一同训练。我这里获取了ORL提供的40个样本，每个样本里面有10个bmp格式的图像。 现在我们开始获取数据集，思路很简单，就是打开摄像头，对每一帧图像进行处理。对这每一帧图像识别出人脸，如果人脸的size为1，那么表示这就是你的人脸，然后把处理后的人脸保存起来。 为了拍摄多角度图像，需要每处理一次都需要等待，设置一个计数器，当经过十次的拍摄后，就退出程序 int makepicture ( ) { CascadeClassifier cascada ; cascada . load ( "E:/OPENCV/opencv/sources/data/haarcascades

图片库位于F:\study\img中，写一个采样程序，每次取10张图片。 一般训练神经网络时，不是将所有的图片一次性输入神经网络训练，而是分批次进行，那么就需要一个采样程序，如下： import numpy as np import os import PIL . Image as img path_image = r "F:\study\img" class Sample : def read_data ( self ) : self . img_arr = [ ] for name in os . listdir ( path_image ) : imgs = img . open ( "{0}/{1}" . format ( path_image , name ) ) imge = ( ( np . array ( imgs ) ) / 255 - 0.5 ) * 2 self . img_arr . append ( imge ) return self . img_arr def get_batch ( self , set ) : self . get_arr = [ ] self . read_data ( ) for i in range ( set ) : num = np . random . randint ( len ( self . img_arr ) )

人脸检测与识别第一次课总结 开课吧CV专业选修课《人脸识别》，第一次课大纲： 人脸识别综述 人脸检测 实战-pytorch环境搭建与数据预处理 人脸检测过程 人脸检测（Face Detection），找出图像里面的人脸，通常用一个矩形框框起来。即输入是一幅图像img，输出是若干个包含人脸的矩形框位置(x,y,w,h)，(x, y)表示左上角的坐标，w是宽，h是高。 一个简单的自动人脸识别系统，包括以下4个方而的内容: 人脸检测: 即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。 人脸对齐: 校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 人脸表征: 采取某种方式表示检测出人脸和数据库中的已知人脸。 人脸匹配: 将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 相关数据库-人脸检测 FDDB：2845幅图像,共5171个人脸 http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/index.html MALF： 5250幅图像,共11931个人脸 http://www.cbsr.ia.ac.cn/faceevaluation/ IJB-A：24327幅图像,共49759个人脸 www.nist.gov/itl/iad/ig/ijba_request.cfm WIDER：32203幅图像,共393703个人脸 http://shuoyang1213.me

图像识别过程=图像处理+图像识别； 图像处理一般指数字图像处理： 　　处理的目的是去除干扰，噪声，将原始图像变成适于计算机进行特征处理的形式； 图像采样： 图像增强 图像复原 图像编码与压缩 图像分割技术 图像识别：将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。 统计法 句法识别法 神经网络方法 模板匹配法 来源： https://www.cnblogs.com/djrcomeon/p/12365107.html

随着深度学习方法的应用，人脸证件比对技术的识别率已经得到质的提升，目前我司的人脸认证比对识别率已经达到99%。人脸认证比对识别技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前我司的人脸认证比对识别技术已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域。 技术主要分为两部分： 第一部为前端人脸活体认证识别，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。 第二部为后台人脸认证比对识别，该环节通过在活体认证识别环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸活体认证识别技术可在移动端平台进行运算，提供android、ios平台SDK；由于人脸比对算法的运算量非常大，所以需部署在服务器端，目前支持windows、linux等主流平台。 通过人脸认证比对识别与活体认证识别技术，非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 来源： CSDN 作者： langzihuitou890 链接： https://blog.csdn.net/langzihuitou890/article/details/104480776