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如何用DL4J构建起一个人脸识别系统

一、概述 人脸识别本质上是一个求相似度的问题,相同的人脸映射到同一个空间,他们的距离比较近,这个距离的度量可以是余弦距离,也可以是欧几里得距离,或者其他的距离。下面有三个头像。 A B C 显然A和C是相同人脸,A和B是不同人脸,用数学怎么描述呢?假设有个距离函数d(x1,x2),那么 d(A,B) >d(A,C)。在真实的人脸识别应用中,函数d(x1,x2)小到一个什么范围才认定为同一张人脸呢?这个值和训练模型时的参数有关,这个将在下文中给出。值得注意的是,如果函数d为cosine,则值越大表示越相似。一个通用的人脸识别模型应该包含特征提取(也就是特征映射)和距离计算两个单元。 二、构造模型 那么有什么办法可以特征映射呢?对于图像的处理,卷积神经网络无疑是目前最优的办法。DeepLearning4J已经内置了训练好的VggFace模型,是基于vgg16训练的。vggFace的下载地址:https://dl4jdata.blob.core.windows.net/models/...

ThinkPHP自动加载Loader源码分析

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