TensorFlow
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2017

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最近(上个月)想研究一下人脸识别。人脸检测。找了下网上的资料,有不少都是介绍怎么用现成的模块识别的。但是我想了解的是用神经网络进行人脸识别,并且希望能够更多地接触神经网络。于是往基于TensorFlow框架的人脸识别方面查找了下,幸运地找到了 Hironsan 的 BossSensor 项目。学习他的代码,我了解到了 Keras 框架搭建神经网络的步骤。在此基础上进行了一系列改进,获得了更高的精度。 Main Produce 预处理 -> 数据集划分 -> 人脸图像输入 -> 卷积神经网络 -> 分类输出 -> 决策 Preprocess 首先,获取人脸图像数据。我是通过 OpenCV 采集照片中的人脸。照片来源:现场取材,身边人下手,手机照片,网络收集。(直到我做完才想起来有个 ImageNet 这种方便的东西。) 然后是读取图像数据,将人脸图像预处理,将图片缩放和增加 Padding, 使得图片的长宽像素一致