Pilihan aplikasi perikanan binari

Toolkitnya mengandungi ribuan algoritma yang dioptimumkan untuk melayani pelbagai tujuan. Menggunakan CocoaPods: Menggunakan sumber dari GitHub, dan ikuti arahan untuk membina perpustakaan anda sendiri. OpenCV cukup baik untuk melaksanakan dua tugas asas pengenalan wajah: Pengesanan Muka Perpustakaan mempunyai banyak tetapan yang sedia digunakan untuk pengesanan wajah dan ciri-ciri wajah, bahkan tersenyum.


Galeri ini juga memerlukan nama untuk pengenalpastiannya. Parameter yang digunakan: Pengiktirafan Perpustakaan menggunakan rangkaian saraf untuk mengetahui ciri-ciri wajah dan mencipta templat wajah. Setiap kali kebenaran diperlukan, ia membandingkan templat imej dengan templat yang disimpan. Perpustakaan mungkin atau mungkin menerima bahawa orang itu sama dengan yang ada dalam imej yang diserahkan.

Secara umum, gabungan analisis komponen utama dan kerja rangkaian saraf seperti berikut. Wajah diekstrak dari imej dan diterangkan oleh satu set eigenfaces menggunakan PCA. Rangkaian saraf kemudiannya digunakan untuk mengiktiraf muka dengan mempelajari klasifikasi tepat deskriptor. Tinjauan Projek Pengiktirafan Muka Tinjauan Projek Satu aplikasi yang memerlukan pelaksanaan ciri pengiktirafan wajah boleh menjadi aplikasi pengambilan nota ringkas.


Ia cukup bagus untuk mengenali wajah dalam imej dan, dengan itu, akan sesuai dengan aplikasi rangkaian sosial. Inilah sebab utama mengapa kami beralih ke platform pengenalan wajah yang lain. Cairo adalah antara yang terbaik daripada mereka, dan kami memutuskan untuk mencubanya.

Kami terpaksa membuat pilihan: Kami memilih API Kairos untuk projek kami, kerana ia merupakan penyelesaian yang lebih murah. Prinsip pengesanan wajah dan pengiktirafan hampir sama dengan OpenCV.

Sesetengah enjin adalah baik untuk mengesan wajah dalam imej, sementara yang lain adalah sesuai untuk pengenalan muka masa nyata. Pilihan 1: Perpustakaan Sumber Terbuka Anda boleh memilih salah satu alat percuma. Perpustakaan OpenCV, sebagai contoh, membolehkan pelaksanaan projek pengiktirafan muka secara percuma. Walau bagaimanapun, perlu diingat bahawa OpenCV berfungsi dengan baik untuk pengesanan muka, dan bukan untuk pengiktirafan muka masa nyata, dan anda perlu menyesuaikannya untuk tujuan pengiktirafan muka.


Ia membolehkan pengguna berdaftar untuk mencipta, menyimpan dan melihat nota teks rahsia dengan selamat, menggunakan pengiktirafan muka sebagai cara yang selamat untuk mengaksesnya. Apabila pengguna menjalankan aplikasi buat kali pertama, mereka perlu membuat akaun baru atau log masuk ke akaun sedia ada. Setelah aplikasinya dilancarkan, ia memulakan enjin pengiktirafan wajah.

Ciri padanan, Pengenalan muka. Pengesanan muka adalah proses mengenal pasti wajah manusia dalam imej yang diimbas. Pengekstrakan ciri melibatkan pola muka yang relevan - kawasan muka seperti mata jarak, variasi, sudut dan nisbah - untuk menentukan sama ada objek itu adalah manusia.


Jadi, tidak perlu mengulangi asas-asasnya. Kami memerlukan sembilan imej untuk disimpan dalam pangkalan data. Fungsi imej-enroll di Kairos menyimpan imej dalam galeri yang dibuat. Imej memerlukan ID i.

Transformasi set latihan muka ke dalam satu matriks Menggunakan matriks ini, imej yang dimasukkan dimasukkan ke dalam satu set pekali linier, dipanggil komponen utama atau eigenfaces. Komponen utama dikira untuk setiap imej wajah, dengan algoritma biasanya memerlukan dari 5 hingga eigenfaces. Komponen yang lain mengenal pasti perbezaan kecil antara muka dan bunyi latar belakang dalam imej.

aplikasi perikanan pilihan binari aplikasi perikanan pilihan binari

Pengesanan dilakukan melalui latihan. Semasa proses latihan, pokok keputusan biasanya dioptimumkan menggunakan imej positif dengan muka dan imej palsu mereka tanpa wajah.

Ia digunakan untuk pengekstrakan ciri dan membuat keputusan. Salah satu pilihan yang paling banyak digunakan adalah rangkaian yang dibina di atas perceptron berbilang lapisan, yang membolehkan pengkelasan imej input yang mematuhi rangkaian pretrained. Rangkaian saraf dilatih dalam satu set contoh pembelajaran. Semasa latihan, rangkaian saraf secara automatik mengekstrak ciri-ciri utama, menentukan kepentingan mereka dan membina hubungan di antara mereka. Dianggap bahawa rangkaian saraf terlatih akan dapat menggunakan pengalaman yang diperoleh dalam proses latihan kepada imej yang tidak diketahui, berkat kebolehannya untuk umum.

Akhir sekali, sistem cuba mengiktiraf muka dan memadaninya dengan nama yang disimpan dalam pangkalan data. Terdapat banyak pendekatan untuk pengiktirafan muka. Perbezaan utama antara semua algoritma adalah pengiraan ciri dan perbandingan set data mereka antara satu sama lain.

Seperti yang anda dapat lihat, idea yang benar-benar mudah untuk menggunakan fungsi pengiktirafan wajah tidaklah mudah untuk dilaksanakan. Kami menghadapi beberapa masalah dan cuba mencari penyelesaian untuk menjadikannya lebih cekap. Kami harap pengalaman kami akan berguna untuk anda.

Aplikasi ini meminta pengguna untuk melihat kamera. Skim kefungsian pengiktirafan muka dalam aplikasi Pengiktirafan Muka Dengan OpenCV OpenCV adalah perpustakaan sumber terbuka pada mulanya bertujuan untuk melaksanakan visi komputer dan pembelajaran mesin dalam pelbagai aplikasi. Pada umumnya, OpenCV adalah infrastruktur untuk pengesanan objek yang boleh dilatih untuk mengesan sebarang objek, termasuk muka.

Analisis Komponen Utama Analisis komponen utama PCA adalah salah satu algoritma yang paling popular dan rumit untuk pengiktirafan muka.

Rangkaian neural convolutional menunjukkan hasil terbaik dalam menganalisis imejan visual, kerana keupayaan mereka untuk mengambil kira topologi dua dimensi imej, berbeza dengan perceptron pelbagai lapisan. Itulah sebabnya rangkaian neural convolutional kurang dipengaruhi oleh perubahan skala, berat sebelah, giliran, sudut dan gangguan lain. Perwakilan skematik seni bina rangkaian neural convolutional Sebagai proses yang relatif masa dan tenaga, namun, rangkaian neural yang terlatih menunjukkan hasil yang agak baik untuk pengenalan wajah dan mengurangkan kadar ralat.

Walau bagaimanapun, dalam kes perubahan ketara dalam kecerahan atau ekspresi muka, keberkesanan kaedah dikurangkan dengan ketara. Kami memilih API Kairos untuk projek kami, kerana ia merupakan penyelesaian yang lebih murah. Perpustakaan OpenCV, sebagai contoh, membolehkan pelaksanaan projek pengiktirafan muka secara percuma. Semasa pengesanan, pengelas terlatih dipindahkan ke seluruh piksel dalam imej input pada skala yang berbeza, aplikasi perikanan pilihan binari, untuk dapat mengesan wajah pelbagai saiz. Rangkaian saraf dilatih dengan a aplikasi perikanan pilihan binari contoh pembelajaran. Satu adalah kualiti imej yang digunakan untuk latihan dan bagaimana anda menanamnya. Parameter ini dimuatkan untuk memulakan pengelas. Perbezaan utama antara semua algoritma adalah pengiraan ciri dan perbandingan set data mereka antara satu sama lain. Imej itu diwakili sebagai komponen utama vektor kecil dimensi yang kemudiannya dibandingkan dengan vektor penanda aras dari pangkalan data, aplikasi perikanan pilihan binari.

Proses pengiktirafan melibatkan, sebenarnya, membandingkan komponen utama imej yang tidak diketahui dengan komponen semua imej lain. Analisis komponen utama terbukti dengan baik. Walau bagaimanapun, dalam kes perubahan ketara dalam kecerahan atau ekspresi muka, keberkesanan kaedah dikurangkan dengan ketara. Contoh eigenfaces yang diperolehi untuk set muka yang terlatih Rangkaian Neural Buatan Rangkaian saraf tiruan adalah kaedah popular pengenalan wajah.


Sebagai contoh, jika aplikasi anda perlu mengenali wajah dalam mod luar talian atau jika anda mengambil berat tentang kelajuan, maka SDK adalah pilihan yang lebih baik. Untungnya, kebanyakan penyedia platform mempunyai kedua-duanya dan membekalkan dokumentasi yang jelas untuk membantu anda membuat keputusan yang baik. Platform yang menyediakan penerapan mudah teknologi pengenalan wajah menggunakan algoritma yang berbeza dan, oleh karenanya, dapat digunakan dalam berbagai jenis aplikasi.

Masalah utama adalah menambah wajah patokan baru ke pangkalan data, yang memerlukan latihan semula rangkaian yang lengkap di seluruh set pangkalan data.

Program ini mengembalikan hasilnya dengan dua parameter: Secara pilihan, anda boleh menukar parameter ini menjadi lebih tinggi atau lebih rendah. Masalah Dan Penyelesaian Masalah utama yang kita hadapi ada kaitan dengan peruntukan memori. Penyelesaiannya adalah untuk menyambung perpustakaan OpenGL yang mengendalikan imej dan multithreading dan memberikan akses kepada CPU secara langsung.

Proses latihan bertujuan untuk menentukan lekukan ciri-ciri yang betul dan skala dan berat mereka. Parameter ini dimuatkan untuk memulakan pengelas. Semasa pengesanan, pengelas terlatih dipindahkan ke semua piksel dalam imej input pada skala yang berbeza, untuk dapat mengesan wajah saiz yang berbeza. Eigenfaces dalam OpenCV Sesetengah perkara memberi kesan kepada latihan sistem: Satu adalah kualiti imej yang digunakan untuk latihan dan bagaimana anda memajukannya.

Imej tersebut diwakili sebagai komponen utama vektor dimensi kecil, yang kemudiannya dibandingkan dengan vektor penanda aras dari pangkalan data. Pertama, set latihan latihan inputted diubah menjadi satu matriks data biasa.

Apa yang anda perlukan adalah satu pasukan pemaju berpengalaman dan banyak masa. Dalam kes ini, produk yang dihasilkan akan dapat mengenali wajah yang terang dan yang bertentangan dengan latar belakang kosong. Pilihan 2: Enjin memberikan pemaju semua cara yang diperlukan untuk pembelajaran dan pengiktirafan.

Dalam projek kami, kami menggunakan algoritma LBPH, kerana input pengguna boleh dikemas kini tanpa memerlukan jumlah latihan semula sistem. Rangkaian saraf OpenCV tidak dipotong untuk pengiktirafan masa nyata.

Apa yang Kita Belajar Dari Projek Memilih pembekal salah fungsional pengenalan wajah boleh menyebabkan masalah semasa pembangunan. Pengalaman menunjukkan bahawa apabila anda memilih alat untuk melaksanakan ciri pengenalan muka, anda harus memahami dengan jelas objektif produk anda dan menganalisis pasaran.

Jumlah imej yang anda perlukan untuk latihan yang tepat juga merupakan faktor. Untuk sistem kami, kami menganggap sembilan imej menjadi cukup. Anda mungkin juga mempertimbangkan kemungkinan meminta pengguna mengambil gambar profil muka mereka i. Pengiktirafan Muka Terdapat tiga algoritma asas untuk pengiktirafan wajah di OpenCv: Anda boleh mengetahui lebih lanjut mengenai mereka dalam dokumentasi OpenCV.