Dieses Tutorial zeigt die Gesichtserkennung und Erkennung von Python, wodurch die Modelle MTCNN und VGGFace2 nutzt. Wir lernen, Gesichter in Bildern zu identifizieren, sie zu extrahieren und sie zu vergleichen, um festzustellen, ob sie zu derselben Person geh?ren.

Dieser Prozess umfasst mehrere Schlüsselschritte:

1. Gesichtserkennung mit MTCNN: Wir verwenden das vorgebildete MTCNN-Modell in Keras, um Gesichter aus Bildern zu lokalisieren und zu extrahieren. Dieses Modell identifiziert effizient Gesichtsmerkmale und Begrenzungsboxen.

2. Gesichtserkennung mit VGGFace2: Sobald Gesichter extrahiert werden, vergleicht das VGGGFace2 -Modell ihre Merkmale mit der Beurteilung der ?hnlichkeit. Dieses Modell, das von Oxfords Visual Geometry Group entwickelt wurde, zeichnet sich aus, um Individuen zu erkennen.

3. Bildvorverarbeitung und -handhabung: Das Tutorial deckt die wesentliche Bildhandhabung mit matplotlib zum Lesen und Manipulieren von Bildern und PIL zur Gr??e des Gr??ens ab.

4. Modellvergleich und Schwellenwerte: Wir lernen, wie man Gesichter mithilfe der Kosinus?hnlichkeit verglichen, eine für den Vergleich von Merkmalsvektoren gut geeignete Metrik. Die Bedeutung der Festlegung geeigneter Schwellenwerte für eine genaue Gesichtserkennung wird hervorgehoben.

Voraussetzungen:

Installieren Sie vor Beginn die erforderlichen Python -Bibliotheken:

pip3 install matplotlib keras mtcnn keras_vggface

Schritt-für-Schritt-Anleitung:

Das Tutorial zeigt den Prozess unter Verwendung von Bildern von Lee Iacocca- und Chelsea Football Club -Spielern. Es umfasst:

• Abrufen externer Bilder: a store_image Funktion l?dt Bilder von URLs herunter und speichert sie lokal.
• Gesichtserkennung: Das MTCNN -Modell wird zum Erkennen von Gesichtern verwendet, wobei Begrenzungsboxen und Konfidenzbewertungen bereitgestellt werden.
• Hervorhebung von Gesichtern: Eine Visualisierungsfunktion zeichnet Rechtecke um erkannte Gesichter zur überprüfung.
• Gesichtsextraktion: Gesichter werden aus den Bildern extrahiert und ge?ndert auf 224x224 Pixel zur Kompatibilit?t mit VGGFace2.
• Gesichtsvergleich: Das VGGFace2 -Modell erzeugt Feature -Vektoren für jedes Gesicht, und die ?hnlichkeit mit Cosinus wird verwendet, um sie zu vergleichen. Ein Schwellenwert bestimmt, ob Gesichter als übereinstimmung angesehen werden.

Schlüsselüberlegungen:

• Schwellenwertauswahl: Die Auswahl der ?hnlichkeitsschwelle wirkt sich erheblich auf die Genauigkeit aus. Experimentieren und sorgf?ltige Berücksichtigung von Faktoren wie Beleuchtung und Pose sind entscheidend.
• Modellbeschr?nkungen: Die Genauigkeit der Gesichtserkennung kann durch Variationen von Pose, Expression und Bildqualit?t beeinflusst werden.

Schlussfolgerung:

Dieses Tutorial bietet eine praktische Einführung in die Erkennung und Erkennung von Gesichtsanerkennung mit leicht verfügbaren vorgebliebenen Modellen. W?hrend des Aufbaus und der Schulung Ihres eigenen Modells erfordert dieser Ansatz eine schnelle und effektive L?sung für viele Anwendungen. Denken Sie daran, die Schwellenwerte anzupassen und Modellbeschr?nkungen für optimale Ergebnisse zu berücksichtigen.

h?ufig gestellte Fragen (FAQs):

Der FAQS-Abschnitt befasst sich mit h?ufigen Fragen zu CNNs, VGGFace2, der Verbesserung der Modellgenauigkeit, der Rolle von Keras, Vergleiche mit ML-Kit und Spaceet, Anwendungen mit realer Welt und Herausforderungen bei der Erkennung und Erkennung von Gesicht. Diese FAQs bieten ein umfassendes Verst?ndnis der zugrunde liegenden Konzepte und Techniken.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGesichtserkennung und Erkennung mit Keras. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!