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CNN训练人脸识别
CNN训练人脸识别
深度学习
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2018-07-14
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利用深度学习的CNN进行人脸识别，对Olivettiface公开数据库中的人脸数据进行训练。
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基于CNN的人脸识别考勤系统包含预训练模型可以直接运行
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CNN人脸识别签到系统源文件+报告论文
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本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统，该系统能够进行人脸的采集，并将不同人脸对应的学号（工号）姓名信息存储于数据库，利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练；人脸签到模块能实时识别当前人脸，识别成功会语音播报某学号(工号)某同学(员工)签到成功，并在系统界面输出显示签到信息同时自动更改当前对象的签到状态；缺勤模块可以查看当前未签到成员信息，可以重置所有成员的签到状态。 项目特点：1
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使用多层CNN卷积神经网络构建模型，分析人脸的轮廓，将人脸照片数据放入data中进行训练，并且能够对人脸的表情进行分析（高兴、愤怒、难过、一般）
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本程序代码为本人学习过程中的示例程序，本程序主要操作和示例，在本人博客中有讲解，博客地址：https://blog.csdn.net/lingtianyulong/article/details/80555908
CNN卷积神经网络应用于人脸识别（带详细流程+代码实现）
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人工智能AI方面，深度学习模型，卷积神经网络CNN，训练
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lightened_cnn_S 5M模型，包括light_cnn_small.prototxt文件和python提取特征的文件
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基于CNN神经网络的人脸识别
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平台环境是基于Python + TensorFlow下的CNN训练，CNN全称卷积神经网络是当前图像处理最常用的方法之一。 首先准备自己的正面照片100张，使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器，把100张照片中的人脸按照长宽64*64提取出来 input_dir = './origin' #100张原始照片 output_dir = './out'
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基于CNN卷积神经网络，对Olivetti人脸数据集，实现了小型人脸识别项目，准确率达到85%。 # train_data: 320张，57*47， train_label:320个，1*40 # valid_data: 40张，57*47 ， valid_label:40个，1*40 # test_data: 40张，57*47 ， test_label:40个，1*40
CNN-FaceRec-keras:基于CNN的人脸识别
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CNN-FaceRec 基于Keras的CNN人脸识别 所需环境 tensorflow-gpu==2.0.0 Keras==2.3.1 h5py==2.10.0 使用方法 文件下载 链接： 提取码：9uea 下载好权重文件放到logs文件夹里 链接： 提取码：w5wu 下载人脸训练集图片face放到data/face/中 链接： 提取码：73uy 下载人脸测试集图像test放到data/test中
基于CNN训练demo
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主要介绍了使用卷积神经网络（CNN）做人脸识别的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
论文研究-一种改进的人脸识别CNN结构研究.pdf
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为了克服人脸识别中存在光照、姿态、颜色等噪声的干扰，融合了卷积神经网络与孪生神经网络的优点，提出了一种改进的CNN网络结构，该结构由两个卷积神经网络组成，且共享网络权值，在该结构的训练中采用了差异深度度量学习（DDML）算法。卷积结构有效地去除外界噪声干扰，且在非线性降维中权值共享结构能够自动提取相同特征，DDML算法增加了提取特征的有效性。在ORL、YaleB和AR人脸数据库上实验结果表明，与P
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美国军方的FERET人脸数据库，共1400幅图片。包括200个人，每人7幅，对应不同的姿态，表情，和光照条件，是目前最权威的人脸数据库，做人脸识别必备！
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vigiis
2019-07-12
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