Gesichtserkennung und Erkennung mit Keras

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 gehören.

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 Ähnlichkeit. 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 Größe des Größens ab.

4. Modellvergleich und Schwellenwerte: Wir lernen, wie man Gesichter mithilfe der Kosinusähnlichkeit 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 lädt 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 geändert auf 224x224 Pixel zur Kompatibilität mit VGGFace2.
• Gesichtsvergleich: Das VGGFace2 -Modell erzeugt Feature -Vektoren für jedes Gesicht, und die Ähnlichkeit mit Cosinus wird verwendet, um sie zu vergleichen. Ein Schwellenwert bestimmt, ob Gesichter als Übereinstimmung angesehen werden.

Schlüsselüberlegungen:

• Schwellenwertauswahl: Die Auswahl der Ähnlichkeitsschwelle wirkt sich erheblich auf die Genauigkeit aus. Experimentieren und sorgfältige Berücksichtigung von Faktoren wie Beleuchtung und Pose sind entscheidend.
• Modellbeschränkungen: Die Genauigkeit der Gesichtserkennung kann durch Variationen von Pose, Expression und Bildqualität beeinflusst werden.

Schlussfolgerung:

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

häufig gestellte Fragen (FAQs):

Der FAQS-Abschnitt befasst sich mit häufigen 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 Verständnis 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!