本项目采用mtcnn网络和facenet网络，从而构建了一个基础的人脸识别系统。该系统整体流程...

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本项目借鉴了bubbliiiing以及两个相关工程的设计思路，并向其作者致以诚挚的感谢。这两个工程均采用Keras模型，并且提供的模型文件仅包含权重参数，缺少网络结构定义。为了解决这一问题，我利用作者提供的网络架构和权重文件，成功地重新构建了包含完整网络结构的权重文件。最初，存在仅包含权重的模型文件pnet.h5，经过改造后生成了PNET.h5，该模型同时包含了网络结构和权重信息。随后，我运用keras2onnx工具将PNET.h5转换为ONNX模型pnet.onnx。在整个转换过程中，其他辅助逻辑部分并未进行显著修改。具体的转换实现代码可参考keras_onnx.py文件。此外，我还探索了将Keras H5模型转换为TensorFlow PB模型的可能性，相关代码则位于h5_to_pb.py文件中。值得强调的是，每个生成的TensorFlow PB模型都需要单独执行h5_to_pb.py脚本来生成，并且需要通过修改weight_file参数来调整生成过程。如果希望快速进行初步测试，可以尝试使用mt...

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

MTCNN与Facenet部署：简易人脸识别系统构建

优质

本文介绍了如何利用MTCNN和FaceNet技术建立简易的人脸识别系统。通过简化的步骤说明，帮助读者轻松掌握人脸检测和身份验证的方法。本项目参考了bubbliiiing的两个工程，在此对作者表示感谢！这两个工程都是基于keras模型，并且提供的模型文件只有权重而无网络结构。我利用作者提供的网络定义与权重文件，重新生成了包含完整网络结构和权重信息的新模型文件。具体来说，对于原始仅有权重的pnet.h5 文件，通过上述方法产生了新的PNET.h5 模型文件。随后使用keras2onnx工具将其转换为onnx格式的pnet.onnx模型。此外还尝试将keras h5模型转成tensorflow pb模型，并提供了相应的代码实现（具体请参考h5_to_pb.py 文件）。需要注意的是，每次生成新的tensorflow PB模型时，请单独运行一次h5_to_pb.py脚本并调整weight_file参数。如果你想简单地测试一下mtcnn的功能，可以按照上述步骤操作。

【项目实战】利用MTCNN、FaceNet和SVM实现Python人脸识别系统

优质

本项目基于Python语言，采用MTCNN进行人脸检测，FaceNet提取特征，并使用SVM分类器完成人脸识别，展示了从数据预处理到模型训练的全过程。资料包括数据、代码、文档以及详细的代码讲解。具体内容如下： 1. 项目背景：介绍项目的起因和发展目标。 2. 数据获取：描述如何收集或下载用于训练模型的数据集。 3. 数据预处理：详细阐述对原始数据进行清洗和格式化的过程，以便于后续分析与建模使用。 4. 探索性数据分析（EDA）: 对初步清理过的数据执行统计学检查、可视化等操作来发现潜在模式及异常值。 5. 特征工程：通过创建新的特征变量或选择现有关键属性的方法提高模型性能和预测准确性。 6. 构建SVM人脸识别模型：介绍支持向量机算法在人脸图像识别中的应用，并展示如何实现该模型的训练过程。 7. 模型评估：采用多种评价指标来检验构建的人脸识别系统的有效性与可靠性，如准确率、召回率等。 8. 人脸图像随机测试：演示系统对未知样本进行分类的能力及效果分析。 9. 结论与展望：总结本项目的研究发现，并对未来工作方向提出建议。

PyQt5_Face_Recognition: 基于MTCNN和FaceNet的PyQt5学生人脸识别系统设计

优质

本项目为基于MTCNN和FaceNet的人脸识别技术与PyQt5界面开发框架相结合的学生人脸辨识系统，旨在提供高效准确的身份验证解决方案。基于卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统已经通过测试，请各位认真阅读README文件，其中包含了许多细节内容。不熟悉TensorFlow和Python的同学请提前学习相关知识。测试环境： 1. Windows 10的Ubuntu 20.04 2. TensorFlow 1.15 GPU版本（没有GPU也可以使用CPU版本，但速度会慢一些） 3. PyQt5 4. Sqlite3 使用的模型：MTCNN->人脸检测 FaceNet->人脸识别程序目录结构如下： - 20170512-11-547 下为FaceNet数据（此文件夹的数据太大，无法上传，请下载后使用） **提取码：w3it** 对齐文件夹下包含MTCNN模型数据 src 文件夹中则包含了所有主程序文件 SetUpMainWindow.py

PyQt5_Face_Recognition: 利用MTCNN和FaceNet的PyQt5学生人脸识别系统設計

优质

PyQt5_Face_Recognition是一款基于Python开发的学生人脸识别系统。该系统采用MTCNN进行人脸检测，并利用FaceNet实现人脸识别，前端界面则由PyQt5框架构建。基于卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统已通过测试，请各位查阅README文件以了解详细信息。对于不熟悉TensorFlow和Python的用户，请提前学习相关知识。该系统的测试环境如下： 1. Windows 10 或 Ubuntu 20.04 2. TensorFlow 1.15 GPU版本（无GPU也可以，但运行速度会慢一些） 3. PyQt5 4. Sqlite3 使用的模型包括：MTCNN进行人脸检测和FaceNet进行人脸识别。程序目录结构如下： - FaceNet数据位于20170512-11-547文件夹下（此部分的数据过大，无法上传，请从百度云下载） - align文件夹包含MTCNN模型数据 - src文件夹包括所有主程序文件请注意查阅README以获取更多细节。

利用MTCNN和Facenet的人脸识别方法

优质

本研究采用MTCNN进行精准人脸检测与定位，并结合Facenet深度学习模型提取面部特征，实现高效人脸识别。本段落提出了一种结合MTCNN（多任务级联卷积神经网络）与Facenet的人脸识别方法，该方法涵盖了从图像处理到最终输出结果的整个流程。人脸识别技术正在被越来越多地应用于国家安全、公安系统、司法领域、电子商务平台以及安保监控和安全检查等多个方面。传统的面部识别手段通常依赖于人工设计的特征及机器学习算法，然而在非受控环境下的表现往往不尽如人意。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法已经取代了传统的人脸识别技术。 1. 基础知识计算机中的图像表示可以分为灰度图和RGB图两种形式。其中，灰度图是最简单的图像表达方式，每个像素点对应一个灰阶值；而RGB图则是通过红（R）、绿（G）及蓝（B）三个通道来定义一幅图片的颜色信息。 1.1卷积神经网络(CNN) 作为一种深度学习技术的代表，CNN在包括但不限于视觉识别、自然语言处理和语音分析等多个领域展现出了强大的应用潜力。它的主要优点在于能够从庞大的数据集中提取出最有效的特征表示形式。 1.2 MTCNN MTCNN是一种基于CNN的人脸检测算法，能够在单个框架内完成人脸定位、尺寸调整及姿态校正等任务，并因此具备出色的识别精度。 1.3 Facenet Facenet是一个专门针对人脸识别设计的深度学习模型，它能够提取出面部图像中的深层特征信息从而实现精确的身份验证功能。 2. 基于MTCNN和Facenet的人脸识别方案本段落提出的解决方案首先利用MTCNN进行人脸检测以获取其位置、大小及姿态等关键参数；随后借助Facenet对脸部图片执行深度学习处理，提取出最具代表性的特征向量，并最终输出相应的身份验证结果。 3. 结论结合了MTCNN和Facenet的人脸识别技术具备高精度的特点，在包括但不限于国家安全保障等多个领域内具有广泛的应用前景和发展潜力。 4. 未来展望在未来的探索中，可以考虑对现有的基于MTCNN与Facenet的面部识别框架进行进一步优化或改良。例如通过引入更多样化的数据集以及更加先进的算法来提升系统的准确率和运行效率；或者尝试将这项技术延伸到更多的应用场景之中。

基于MTCNN人脸检测和FaceNet特征提取的人脸识别系统源码

优质

本代码实现了一套人脸识别系统，融合了MTCNN算法进行精准人脸检测与定位，并利用FaceNet模型高效提取面部特征，适用于身份验证等场景。本项目是一个完整的人脸识别系统，使用MTCNN进行人脸识别，并利用FaceNet提取人脸特征。该系统提供以下功能：人脸识别、人脸特征提取以及人脸对比。

Python利用MTCNN、FaceNet和SVM实现人脸识别的实战项目

优质

本实战项目运用Python结合MTCNN进行人脸检测，FaceNet提取特征，并使用SVM分类器完成人脸识别，旨在提升模型准确性和效率。 Python基于MTCNN+FaceNet+SVM进行人脸识别项目实战包括视频讲解和可运行代码。

一个采用 OpenCV 的人脸识别系统

优质

本项目构建了一个基于OpenCV的人脸识别系统，能够高效地检测和识别图像或视频流中的人脸，适用于安全监控、用户认证等多种场景。一个基于 OpenCV 的人脸识别系统，源代码清晰易懂，非常适合学习图像识别的学生使用。

基于MTCNN与Facenet的人脸识别.pdf

优质

本文探讨了结合使用MTCNN和Facenet技术进行高效精准人脸识别的方法，分析其在人脸检测与特征提取方面的优势。基于MTCNN和Facenet的人脸识别.pdf介绍了结合多任务级联卷积神经网络（MTCNN）与FaceNet进行人脸识别的方法。该论文探讨了如何利用这两项技术来提高人脸检测的准确性和效率，同时通过深度学习模型优化面部特征表示以增强身份验证的能力。

毕业设计项目：基于PyQT和FaceNet卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统.zip

优质

本项目旨在开发一款学生人脸识别考勤系统，采用PyQT框架与FaceNet算法实现高效、准确的人脸识别功能。该系统能够自动记录学生的出勤情况，并提供直观的数据分析界面。该项目是一个基于PyQT和FaceNet卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统，旨在提供一个实用的教育管理工具。PyQT是Python语言中的图形用户界面库，能够创建美观且功能丰富的应用程序。而FaceNet是一种深度学习模型，专门用于处理人脸识别问题，其核心在于构建一种将人脸图像映射到欧氏空间的方法，并使同一人的不同面部图像距离接近、不同的人的面部图像距离远。 1. **PyQT框架**： PyQT是Qt库的一个Python绑定版本，提供了丰富的组件和API来创建桌面应用程序。在本项目中，PyQT用于设计和实现用户界面，包括登录页面、考勤记录显示以及设置界面等部分。开发者可以利用信号与槽机制处理各种事件，如按钮点击或文本输入。 2. **FaceNet模型**： FaceNet基于深度学习技术，通过大量的人脸图像数据训练得到人脸特征表示方法。在本项目中，FaceNet的主要任务是对面部图片进行预处理、特征提取和对比分析。这包括灰度转换及尺寸标准化等操作；使用前向传播过程将人脸图象映射为高维特征向量；计算两个特征向量的欧氏距离以判断是否属于同一人。 3. **卷积神经网络（CNN）**：在FaceNet中，卷积神经网络是关键组件。它能够从图像数据自动学习和提取特征信息，在人脸识别任务上表现尤为出色。通过多层结构如卷积层、池化层及全连接层的组合设计可以捕捉面部局部与全局特征，从而实现精确的人脸识别。 4. **环境配置**：使用本项目前需安装Python编程环境及相关依赖库（例如TensorFlow、OpenCV和Numpy等）。这些可以通过pip命令进行安装。此外还需要确保计算机上已正确安装CUDA及CuDNN版本以支持GPU加速功能。 5. **课程设计与毕设项目**：该系统适用于计算机科学及其相关专业的课程设计或毕业设计，因为它覆盖了深度学习、GUI开发等多个领域内容，并能够帮助学生将理论知识应用于实践操作中。此外系统的实际应用场景使其具有较高的实用价值。 6. **系统流程**： - 用户登录以验证身份； - 面部捕捉：通过摄像头实时采集人脸图像； - 人脸识别：利用FaceNet模型完成识别过程； - 考勤记录生成并保存结果，形成考勤报告； - 数据管理包括存储和查询学生的出勤情况。总之，该项目不仅使学习者掌握PyQT界面开发技术，还能深入理解FaceNet及CNN在人脸识别中的应用，并锻炼解决问题与项目实施的能力。对于希望提升自己在深度学习和GUI开发方面技能的人来说，这是一个非常有价值的实践机会。