케라로 얼굴 감지 및 인식

이 튜토리얼은 MTCNN 및 VGGFACE2 모델을 활용하여 파이썬을 사용한 얼굴 탐지 및 인식을 보여줍니다. 우리는 이미지에서 얼굴을 식별하고, 추출하고, 비교하여 동일한 개인에 속하는지 판단하는 법을 배웁니다.

이 과정에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다

MTCNN을 사용한 얼굴 감지 :

우리는 케라에서 미리 훈련 된 mtcnn 모델을 사용하여 이미지에서 얼굴을 찾아 추출합니다. 이 모델은 얼굴 특징과 경계 상자를 효율적으로 식별합니다

vggface2를 사용한 얼굴 인식 :
1. 면이 추출되면 VGGFACE2 모델은 기능을 비교하여 유사성을 평가합니다. 옥스포드의 Visual Geometry Group이 개발 한이 모델은 개인을 인식하는 데 탁월합니다.

   이미지 전처리 및 처리 : 튜토리얼은 이미지를 읽고 조작하는 데

   를 사용하는 필수 이미지 처리 및 크기 조정을 위해 를 포함합니다.

2. 모델 비교 및 ​​임계 값 : 기능 벡터 비교에 적합한 메트릭 유사성을 사용하여 얼굴을 비교하는 방법을 배울 것입니다. 정확한 얼굴 인식을 위해 적절한 임계 값을 설정하는 것의 중요성이 강조됩니다.

전제 조건 :
3. 시작하기 전에 필요한 파이썬 라이브러리를 설치하십시오

   단계별 가이드 : 튜토리얼은 Lee Iacocca 및 Chelsea Football Club Players의 이미지를 사용하여 프로세스를 보여줍니다. 덮는다 : 외부 이미지 검색 : 함수는 URL에서 이미지를 다운로드하여 로컬로 저장합니다. 얼굴 감지 : 모델은 얼굴을 감지하는 데 사용되어 경계 상자와 신뢰 점수를 제공합니다. 강조 표시 : 시각화 함수는 검증을 위해 감지 된면 주위에 직사각형을 그립니다. 얼굴 추출 : matplotlib 얼굴은 이미지에서 추출되어 vggface2와의 호환성을 위해 224x224 픽셀로 크기를 조정합니다. 얼굴 비교 : PIL 모델은 각면에 대한 기능 벡터를 생성하고 코사인 유사성을 사용하여 비교합니다. 임계 값은 얼굴이 일치하는지 여부를 결정합니다

4. 주요 고려 사항 :
   임계 값 선택 :
   • 유사성 임계 값의 선택은 정확도에 크게 영향을 미칩니다. 조명 및 포즈와 같은 요인에 대한 실험 및 신중한 고려가 중요합니다. 모델 한계 :
   얼굴 인식의 정확도는 포즈, 표현 및 이미지 품질의 변화에 ​​의해 영향을받을 수 있습니다.
   • 결론 : 이 튜토리얼은 쉽게 사용할 수있는 미리 훈련 된 모델을 사용하여 얼굴 탐지 및 인식에 대한 실질적인 소개를 제공합니다. 자체 모델을 구축하고 훈련하려면 상당한 자원이 필요하지만이 접근 방식은 많은 응용 프로그램에 빠르고 효과적인 솔루션을 제공합니다. 임계 값을 조정하고 최적의 결과에 대한 모델 제한을 고려해야합니다.
   자주 묻는 질문 (faqs) :

   FAQS 섹션은 CNNS, VGGFACE2, 모델 정확도 개선, KERAS의 역할, ML 키트 및 Facenet과의 비교, 실제 응용 프로그램 및 얼굴 탐지 및 인식의 과제에 대한 일반적인 질문을 다룹니다. 이 FAQ는 기본 개념과 기술에 대한 포괄적 인 이해를 제공합니다.

위 내용은 케라로 얼굴 감지 및 인식의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!