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  • 最近做人脸识别,show一下实验结果。识别率结果:在LFW上97.3%左右(单个model,非ensemble)随便找一个数据库,特征可视化一下:哪个模型好,一目了然。
    2015-11-27 19:54:55
    阅读量:8240
    评论:15
  • 机器学习的一个主要应用领域是对客观对象的识别,也称为模式识别----目的是赋予机器类似生物的信息识别和处理能力。而机器视觉研究的是如何用机器代替人眼来感知外部的世界,测量和识别外部对象,并作出正确的判断。对图像的不同特征来编制专门的算法进行处理----OpenCV广泛应用于人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、自动汽车驾驶等领域。 
    2017-04-08 12:02:05
    阅读量:2324
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  • 用OpenCV-Python从网络摄像头采集信息importcv2#初始化网络摄像头cap=cv2.VideoCapture(0)#定义网格摄像头采集图像比例系数scaling_factor=0.5#循环采集直到按下Esc键whileTrue:#采集当前画面ret,frame=cap.read()#调整帧的大小...
    2018-08-18 11:41:02
    阅读量:1029
    评论:0
  • 应用实例本文主要讲了有关图像识别项目相关的介绍,仅仅设计简单的机器学习系统设计,包含系统流水线、上限分析、人工数据合成。当然,文字识别与人脸识别的简单系统由详细的介绍,可以用以初步的了解。Python,Java,MATLAB都有机器学习的工具箱。
    2016-03-04 21:42:49
    阅读量:999
    评论:0
  • 微软提供的人脸识别服务可检测图片中一个或者多个人脸,并为人脸标记出边框,同时还可获得基于机器学习技术做出的面部特征预测。可支持的人脸功能有:年龄、性别、头部姿态、微笑检测、胡须检测以及27个面部重要特征点位置等。FaceAPI提供两个主要功能:人脸检测和识别目录:申请subscriptionkey示例效果开发示例AForge.Net申请订阅号申请试用sub
    2017-02-16 14:04:05
    阅读量:6199
    评论:1
  • 图片来自dribbble.combyJustinMezzell本系列文章目前已经更新两期,分别是: 机器学习原来如此有趣!全世界最简单的机器学习入门指南、 机器学习原来如此有趣:如何故意欺骗神经网络、机器学习原来如此有趣:用深度学习识别人脸语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元,你就可以买到一个A
    2017-09-20 09:59:32
    阅读量:2103
    评论:2
  •     随着机器学习的兴起,越来越多的应用逐步步入机器学习与传统应用的结合,来提高系统的智能化,优化用户体验。本篇内容使用H5的audio,结合websocket,facenet来达到通过人脸识别实时验证登陆用户。基本数据流程为h5(面部图像抓取)-->websocket(面部图片信息)-->图片数据转具体图片-->kafka通知----->图片面部信息提取---->...
    2018-05-19 17:36:05
    阅读量:4560
    评论:1
  • 相信做机器学习或深度学习的同学们回家总会有这样一个烦恼:亲朋好友询问你从事什么工作的时候,如何通俗地解释能避免尴尬?我尝试过很多名词来形容自己的工作:机器学习,深度学习,算法工程师/研究员,搞计算机的,程序员…这些词要么自己觉得不满意,要么对方听不懂。经历无数次失败沟通,最后总结了一个简单实用的答案:“做人脸识别的”。为什么这个答案管用,因为人脸识别在深度学习相关领域的课题中属于商业落地情景多,被...
    2018-06-03 17:10:45
    阅读量:6990
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  • 人脸识别是机器学习和机器视觉领域非常重要的一个研究方向,而特征脸算法是人脸识别里非常经典的一个算法,EigenFaces是基于PCA(principalcomponentanalysis)即主分量分析的。一张尺寸为w×hw\timesh的人脸图像IiI_{i}可以看成是一个D×1D\times1的列向量,x∈RD\mathbf{x}\inR^{D},其中
    2016-05-11 08:44:33
    阅读量:14107
    评论:0
  • 按道理来说,C++版本的OpenCV训练的版本XML文件,在java中可以无缝使用。但要注意OpenCV本身的版本问题。从2.4到3.x版本出现了很大的改变,XML文件本身的存储格式本身也不同,不能通用。opencv提供了非常多的机器学习算法用于研究。这里对这些算法进行分类学习和研究,以抛砖引玉。这里使用的机器学习算法包括:人工神经网络,boost,决策树,最近邻,逻辑回归,贝叶斯,随机森林,SVM等算法等。
    2017-12-12 09:24:26
    阅读量:1557
    评论:3