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我想使用一个自定义的数据集，其中包含不同人的面孔图像。我计划使用CNN和堆叠自动编码器来对我的图像进行分类。我应该修改(x_train，_)，(x_test，_) = mnist.load_data()吗？ 或者更改input_img，我认为问题出在输入数据上，但我不知道应该在哪里修改它。)
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentrop
浏览 18提问于2019-01-31得票数 2
我正在尝试实现OpenCV LBPHFaceRecognizer()，并使其适用于来自MNIST数据集的数字图像。这些图像是28x28px，看起来像这样：但是对于这个任务，我需要一个能够识别数字的haarcascade.xml文件。在OpenCV包中，我只找到了适用于人脸识别和俄语车牌号码的xml文件。总而言之，我想用数字而不是人脸来测试人脸识别。因此，显示"1“的输入图像应该
浏览 1提问于2016-11-09得票数 0
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我想在LFW数据集上使用Keras库中的VGGNET-16进行人脸识别。但是，生成的是灰度而不是RGB，我无法更改它：
浏览 0提问于2020-06-18得票数 0
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我想使用一个自定义数据集，其中包含除英语之外的其他语言的手写字符的图像。我计划使用KNN算法对手写字符进行分类。
以下是我此时此刻面临的一些挑战。1.图片大小不一。-我们如何解决这个问题，使用Python做任何ETL工作? 2.即使我们假设它们的大小相同，每个图像的潜在像素也会在70 * 70左右，因为字母比英文复杂，字符之间有许多特征。
浏览 2提问于2017-07-29得票数 0
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图像分类问题的一个典型例子是利用软件最大线性回归模型对手写数字进行分类。让我们假设有一个包括10个主题和10个图像的面部数据库。这将是图像(人脸)识别的一个问题。。因此，考虑到数字和人脸在特征空间上的差异，可以类推地假设每个主题为每个数字，以被试的图像作为手写体数字的例子，并应用分类算法进行识别。
，请帮我理解一下？
浏览 3提问于2017-04-01得票数 0
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如何为训练暹罗神经网络准备数据集
、、、、
我试图通过建立一个带有角角的人脸识别模型来实现一个暹罗神经网络。以前，我使用分类实现了CNN人脸识别模型(带有keras)，因此我的数据集已经被分成训练数据、训练标签、验证数据、验证标签和测试数据。用于此目的的数据集由226个图像类组成。我使用2799张图像进行训练，226张图片进行验证。现在我想使用数
浏览 1提问于2019-07-02得票数 3
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OpenImaj人脸分析教程展示了如何使用人脸数据库- 中的一些测试图像进行人脸识别。谢谢。
浏览 5提问于2016-09-01得票数 0
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我目前正在评估IBM视觉识别服务识别人脸的功能。因此，该系统应该识别我们培训过的每一个人。个人可能带着不同的衣服，以及其他可能的变体。但是系统应该通过观察每一张脸来识别每个人。根据IBM的说法，IBM视觉识别不支持人脸识别，而只支持人脸检测。
人脸识别:视觉识别能够检测人脸(检测人脸的存在)，而不是<
浏览 3提问于2016-11-28得票数 1
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我正在编写一个程序，它可以从图像中检测人脸，并使用OpenCV库从输入图像中识别人脸。我已经完成了检测部分，但在识别部分，我不知道如何从检测到的人脸创建人脸数据库。我读了几个关于人脸识别的示例，它需要一个可用的数据库中的每个人至少2个人脸--我没有。
我的问题是如何创建数据库，它不仅仅是裁剪每个面孔并存储在命名文件夹中，因为可能在不同的图像中有相同的面孔。
浏览 1提问于2013-04-16得票数 4
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到目前为止，我在互联网上得到的有关这方面的资源只是检测，而不是真正的人脸识别(我怀疑一定有某种机器学习训练和数据库来存储所有这些训练结果以供将来识别)，比如这个使用视觉框架的，或者这个关于人脸特征的，但是它们都没有机器学习我确实找到了一个关于使用局部二进制模式直方图进行人脸识别的，尽管识别部分很短，但它没有说明数据模型存储在哪里，也没有说明我是否
浏览 1提问于2019-06-19得票数 2
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在过去，我使用LDA做过性别识别。我只是训练了一组人脸，并根据男性或女性对他们进行分类，而不是根据姓名或id进行分类。给定一个足够大的数据集，这种方法是一个可行的选择吗？如果上面的方法不是一个好的方法(我真的不认为它是)，那么使用OpenCV执行年龄估计有哪些不同的方法/方法？
浏览 1提问于2012-10-02得票数 6
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我尝试用python制作应用程序来识别人脸，最近我使用cv2+dlib和face_recognition模块进行识别，但是我有两个问题：
这就是为什么我决定使用另一个库，经过这么多搜索，找到，这个库非常快(实时)并找到进行人脸检测，但我需要人脸识别！但是没有找到任何人脸识别的例子，有解决办法吗？
浏览 13提问于2021-09-21得票数 2
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我有一个python face recognition，在这里我使用open-face模型和SVM来检测和识别人脸。以下是我识别图像的一般步骤：
使用人脸检测模型检测人脸的原因:使用开放式人脸模型而不是HAAR模型的原因是级联不能检测到侧faceExtracting人脸嵌入:使用开放人脸modelTraining:使用，并预测结
浏览 3提问于2020-04-16得票数 1
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我正在尝试创建一个面部识别检测器，使用三重态损失，然后是kNN算法。base_cnn = resnet.ResNet50(对于如何解释这一点，以及
浏览 0提问于2021-09-07得票数 0
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我用PCA进行人脸识别。得到了每幅图像的特征向量/特征面，这是一个颜色矩阵。我想知道选择前三个特征向量，因为它们对应的特征值占总方差的70%，是否足以进行人脸识别？
浏览 4提问于2013-12-24得票数 3
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我正在做一个人脸识别软件。我能够使用HaarCascade xml Classifiers.But检测人脸。我在下一步中遇到了如何识别face.Anyone的问题，请告诉我如何使用MatchTemplate函数。
浏览 3提问于2012-02-22得票数 3
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我目前正在尝试根据数据库中的已知照片，对站在相机前的人进行人脸识别。
这些已知图片是从识别智能卡(仅包含单个正面面部图片)或来自社交网络的正面面部档案图片收集的。根据我到目前为止所读到的，似乎要想获得一个好的人脸识别，需要大量的训练图像(50+)。因此，由于我收集的图像非常少，无法创建可靠的训练集，因此我尝试使用我的实时相机帧捕获(当前使用150)作为训练集，并将之前收集的识别出的
浏览 0提问于2012-07-04得票数 12
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最近，在一些论文中，人们正在通过一种新的协议来评估人脸识别方法，即基于LFW数据集的封闭集和开放集人脸识别。对于开放集，等级-1的准确性报告为检测和识别率(DIR)，在固定的虚警/接受率(FAR)。我有一个图库和一个探测集，并且使用KNN进行分类，但是我不知道如何计算DIR@FAR1 1%。更新：
具体来说，对我来说模棱两可的是把远处固定在一个固定的阈值
浏览 4提问于2016-05-14得票数 0
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我正在尝试用Python编写一个人脸识别程序(我将应用k-nn算法进行分类)。首先，我将图像转换为灰度，然后使用图像的像素(128x128= 16384特征总数)创建一个长列向量(使用Opencv的imagedata函数)。所以我得到了一个如下所示的数据集(最后一列是类标签，我只显示了数据集的前7个特征，而不是16384个)。176, 176, 175, 175, 177, 173, 178, 1
浏览 0提问于2010-11-13得票数 4
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