TensorFlow中的Insight Face 任务 mxnet数据集到tfrecords 骨干网络架构[vgg16，vgg19，resnet] 骨干网络体系结构[resnet-se，resnext] LResNet50E-IR LResNet100E-IR 加法角余量损失 余弦面损失 火车网络代码 在训练期间添加验证 多GPU训练 合并损失由RogerLo提供。 评估代码 培训技巧（持续更新） 如果您不能使用大批量（> 128），则应使用较小的学习率 如果您不能使用大批量（> 128），则可以尝试重新规范化批量（文件L_Resnet_E_IR_RBN.py ） 如果使用多个

在python中，使用比较简短的语句实现人脸跟踪，并使用方框将人脸画出来

Handbook of face recognition / editors, Stan Z. Li & Anil K. Jain. 人脸识别图书

人脸图像质量评估 2020年5月15日添加了SER-FIQ（CVPR2020）。 2020年5月18日在偏置FIQ（IJCB2020）溶液。 SER-FIQ：基于随机嵌入鲁棒性的人脸图像质量无监督估计 IEEE / CVF 2020年计算机视觉和模式识别会议（CVPR） 目录 抽象的 人脸图像质量是启用高性能人脸识别系统的重要因素。人脸质量评估旨在评估人脸图像是否适合识别。先前的工作提出了需要人工或人工标记质量值的监督解决方案。但是，这两种标记机制都容易出错，因为它们不依赖于清晰的质量定义，并且可能不知道所用面部识别系统的最佳特征。为避免使用不正确的质量标签，我们提出了一种基于任意人脸识别模型的新概念来测量人脸质量。通过确定从面部模型的随机子网络生成的嵌入变化，可以估算样本表示的鲁棒性，从而可以估计其质量。实验是在三个公共数据库的跨数据库评估环境中进行的。我们将我们提出的解决方案在两个

本文实例为大家分享了OpenCV+face++实现实时人脸识别解锁功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.背景 最近做一个小东西，需要登录功能，一开始做的就是普通的密码登录功能，但是之前看到过python可以做人脸识别，所以我就开了下脑洞，能不能实现一个自己的刷脸解锁功能。 2.知识储备 python基础语法 opencv face++文档 requests库 3.基本思路 准备一张你想要被识别出的人脸照片，后面刷脸就是按照这张照片来识别，如果和照片中是同一个人就解锁，刷脸就是打开摄像头获取电脑面前人的人脸，然后与之前那张照片比对。 4.代码讲解 看下识别的效果：

Acquiring Linear Subspaces for Face Recognition under Variable Lighting.pdf

FacePlusPlusDemo Face++人脸识别接口的Demo。 人脸识别：拍照上传，提供年龄/性别/眼镜类型/人种/笑容检测。 相似度比对：拍照与图片对比相似度，包括眉毛、眼睛、鼻子和嘴的相似百分比。

ESP32-CAM门禁系统 识别到人脸后，使用ESP32-CAM解锁门。 基于ESP32-CAM和Arduino IDE的面部识别的简单访问控制系统。 注意：如果您使用的是ESP32 Arduino硬件库1.0.5版，则现在可以使用以下文件运行整个项目： FaceDoorEntryESP32Cam.ino camera_index.h camera_pins.h partitions.csv 无需在Arduino IDE中创建新分区 博客上的完整详细信息： :

TF_Convolutional_Autoencoder 用于在TensorFlow中以高压缩率对RGB图像进行编码/解码的卷积自动编码器 这是从Arash Saber Tehrani的Deep-Convolutional-AutoEncoder教程教程改编而成的示例模板，用于对3通道图像进行编码/解码。 该模板已被完全注释。 我已经在来自香港中文大学的CelebA数据集的重新缩放后的样本上测试了此实现，以在短时间的训练中产生相当不错的结果。 此实现的压缩比为108。即，对于形状为[-1、48、48、3]的输入张量，瓶颈层已减小为形状为[-1、64]的张量。 附加功能： 将3通道图像而不是MNIST用作输入 培训现在执行检查点保存和还原 可以在TensorBoard中查看编码器的输入和解码器的输出 输入自动重定标 用ReakyReLU代替ReLU激活来解决垂死的ReLU 注意事项：

Android应用源码之人脸识别Camera_face技术实现完整源码下载