cnn 얼굴인식 예제

cnn 얼굴인식 예제

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이제 얼굴 인식의 작동 방식에 대한 기본적인 이해를 통해 잘 알려진 Python 라이브러리를 사용하여 자체 얼굴 인식 알고리즘을 빌드해 보겠습니다. 얼굴 인식을 위한 당사의 네트워크 아키텍처는 He et al.의 이미지 인식 에 대한 심층 잔류 학습 용지의 ResNet-34를 기반으로 하지만 레이어 수가 적고 필터 수가 절반으로 줄어듭니다. VGGFace (더 나은 이름의 부족에 대한) Omkar Parkhi에 의해 개발되었다, 외. 옥스포드에서 시각적 기하학 그룹 (VGG)에서 및 제목 자신의 2015 논문에 설명되었다 “깊은 얼굴 인식.” 더 잘 튜닝된 모델 외에도 매우 큰 학습 데이터 집합을 수집하고 이를 사용하여 표준 데이터 집합에서 최첨단 결과를 얻을 수 있는 얼굴 인식을 위한 매우 심층적인 CNN 모델을 학습하는 방법에 중점을 두었습니다. 요약하자면, 얼굴 인식은 다양한 차원에서 사회에 크게 도움이 될 수 있는 강력한 사용 사례가 많이 있는 흥미로운 문제입니다. 이러한 기술을 상용화하는 데 는 항상 윤리적 위험이 존재하지만, 이는 우리가 또 다른 시간 동안 보류할 논쟁입니다. 그림 7: 파이썬, OpenCV 및 딥 러닝을 통한 비디오의 얼굴 인식. 그림 3: face_recognition 모듈 방법을 사용하여 딥 러닝 및 파이썬을 통한 얼굴 인식은 얼굴당 128d의 실값 숫자 특징 벡터를 생성합니다. 2011년 “얼굴 인식 핸드북”이라는 제목의 얼굴 인식 책은 얼굴 인식을 위한 두 가지 주요 모드를 설명합니다.

아이젠페이스를 이용한 인식” 단순히 “Eigenfaces”라고 불리는 이 방법은 인상적인 결과를 달성하고 간단한 전체론적 접근 방식의 능력을 입증한 이정표였습니다. FaceNet은 플로리안 슈로프(Florian Schroff)가 2015년 Google에서 “FaceNet: 얼굴 인식 및 클러스터링을 위한 통합 포함”이라는 제목의 논문에서 설명했습니다. 그들의 시스템은 최첨단 결과를 달성하고 빠른 유사성 계산및 거리 계산을 통해 일치를 허용 기능 벡터로 이미지를 효율적으로 인코딩 할 수 있도록 `삼중 손실`이라는 혁신을 제시했다. 우수하고 간단합니다 – 파이썬 코드로 얼굴 인식 프로세스에 대해 설명했습니다. 모자를 벗습니다. 얼굴 인식은 자신의 얼굴에 대한 독특한 특성을 측정하는 생체 인식 솔루션입니다. 현재 이용 가능한 애플리케이션으로는 항공편 체크인, 사진에 친구 및 가족 구성원 태그 지정, “맞춤형” 광고 등이 있습니다. 이 프로세스에 대한 유용한 개요는 아래 와 같은 책 “얼굴 인식 핸드북”에 제공됩니다: 얼굴 인식 프로세스의 단계 개요. 2011년 “얼굴 인식 핸드북”에서 가져온 것입니다.

그림 1: 딥 메트릭 학습을 통한 얼굴 인식에는 “삼중 훈련 단계”가 포함됩니다. 삼중항은 3 개의 독특한 얼굴 이미지로 구성되어 있습니다 – 3 중 2 는 동일한 사람입니다. NN은 3개의 얼굴 이미지 각각에 대해 128d 벡터를 생성합니다. 같은 사람의 2얼굴 이미지의 경우 신경망 가중치를 조정하여 거리 메트릭을 통해 벡터를 더 가깝게 만듭니다. 이미지 크레디트: 아담 게이의 “기계 학습은 재미있다” 블로그 안녕 애드리안, 나는 꽤 언젠가 이미지 처리에 대한 작업을 따라왔다, 나는 파이썬뿐만 아니라 VHDL 또는 IP 기반의 기능을 가지고 FPGA에 얼굴 인식의 구현에 노력하고 있습니다 디자인. 나는 GPU 지원을 하지 않을 것 이라고 내가 FPGA에서 충분히 빨리 소프트웨어를 필요로 할 것 이다, 당신은 그것을 달성 할 수 있는 방법에 대 한 어떤 아이디어를 가지고 있습니까? 사용자 친화적 인 얼굴 인식에 대한 내 pyfacy 파이썬 패키지를 사용하십시오. 참조 링크: https://medium.com/@manivannan_data/pyfacy-얼굴 인식 및 얼굴 클러스터링-8d467cba36de 얼굴 인식 작동 방식을 이해 하기 위해, 우리가 먼저 기능 벡터의 개념의 아이디어를 얻을 수 있습니다. “깊은 얼굴 인식: 설문 조사”라는 제목의 2018 년 논문은 지난 30 년 동안의 얼굴 인식 연구의 상태에 대한 유용한 요약을 제공하며 전체론적 학습 방법 (예 : Eigenfaces)에서 지역 수공예에 이르기까지 광범위한 추세를 강조합니다.

기능 감지, 얕은 학습 방법, 마지막으로 현재 최첨단 딥 러닝 방법.