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视频人脸检测——Dlib版(六)

往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》 除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档,方便理解。 效果预览 技术实现 有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。 完整的代码如下: # coding=utf-8 import cv2 import dli...

清华大学张长水教授:机器学习和图像识别(附视频、PPT下载)

张长水:大家好,我来自清华大学自动化系,主要做机器学习和图像识别的研究。现在人工智能很流行,机器学习也推到风口浪尖上,图像识别已经变成产品,新闻媒体告诉我们AlphaGo、AlphaGo zero已经战胜了人类、皮肤癌的识别超过了大夫、无人车已经上路测试,很快要量产。这些新闻仿佛告诉我们,图像识别的问题已经解决了,然而很多高科技做图像识别公司都还在高薪聘用掌握机器学习的人才。图像识别问题解决了吗?我们看看现在图像识别还有些什么问题。 一、大量数据 现在做图像识别,要求有大量的数据。什么叫大量的数据?比如上图是在业界做图像识别的数据集,包含很多类别的图像,像飞机、鸟、猫、鹿、狗。对于一个物体,需要有不同的表现,需要有不同的外观在不同的环境下的表现,所以我们需要很多照片素材。 尽管在我们领域里有很多大的数据集,但其实这些数据集远远不能满足我

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