人脸聚类

python --face_recognition(人脸识别,检测,特征提取,绘制鼻子,眼睛,嘴巴,眉毛)/活体检测

/article/details/141332644环境:python==3.8opencv-python==4.11.0.86face_recognition==1.3.0dlib==19.24.6人脸检测

像风一样的男人@·2025-03-25 15:34

AI视频自动剪辑的核心原理

物体识别：使用YOLO、ResNet等模型检测人脸、

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

一个简单的人脸识别demo

使用face_recognition和OpenCV库完成人脸检测和识别任务：#导入必要的库importcv2#OpenCV库，用于图像处理importface_recognition#人脸识别库importnumpyasnp

Rainly2000·2025-03-25 08:10

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

Open3D 点云DBSCAN聚类算法

目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

MelaCandy·2025-03-24 09:43

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？

2201_75491841·2025-03-23 18:30

基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频

利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段，并将其合并成一个新视频，使用“buffalo_l”模型，模型需安装在代码当前目录下的.

阆遤·2025-03-23 14:49

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

OpenCV ML 模块使用指南

本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。

ice_junjun·2025-03-23 07:02

Python 向量检索库Faiss使用

Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个由FacebookAIResearch开发的库，它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP

清风AI·2025-03-22 19:51

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割（LPS）一般遵循自下而上的以分割为中心的范式，利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

兵器室门禁管理系统/智慧库室管控系统

智慧营区库室联管联控系统对营区库室安全管理意义重大，它集成指纹、人脸、动态密码等多元身份识别技术，实现严谨门禁管控，非法开门即报警，断网也能保安全；整合多种报警设备，自动布防，全方位监测入侵；具备视频交互与监控功能

立控信息·2025-03-21 13:54

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种

mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下，对于投资者、购房者和市场分析师来说，了解市场动态并做出明智的决策至关重要

OverlordDuke·2025-03-20 08:21

机器学习之KMeans算法

KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类

知舟不叙·2025-03-19 21:24

基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）

目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类

电力程序小学童·2025-03-19 00:55

基于STM32单片机的人脸识别电子密码锁RFID刷卡门禁锁设计+红外避障检测人流量液晶显示设计DIY25-147

STM32单片机+红外人流量统计+人脸识别(管理)+RFID刷卡+密码可设+TFT屏+舵机+蜂鸣器+矩阵按键本系统由STM32F103C8T6单片机核心板、1.44寸TFT彩屏、红外避障传感器、人脸识别模块

通旺科技·2025-03-19 00:53

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献

TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

PostgreSQL vs MySQL——哪种关系数据库更好?

它们的共同点是强大的网络容错能力和对数据聚类的支持。这篇文章的主题是将它们区分开来。

全能资料库·2025-03-19 00:50

美颜特效类sdk在智能硬件中的场景应用是怎样的？

基于人脸识别和图像渲染技术，为客户提供美颜贴纸、美妆、美体、美发、哈哈镜、手势识别等人像人体特效功能，广泛应用于视频直播、一对一社交、短视频、美颜相机、智能硬件等场景。

Face Beauty美颜SDK·2025-03-18 19:45

数据挖掘导论——第七章：聚类

什么是聚类？数据间的相似性和距离的测量方式有哪些？数据标准化如何进行距离计算？层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？

Wis4e·2025-03-18 09:59

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

安全物理环境

物理访问控制（高风险项）基本要求：机房出入口应配置电子门禁系统（如指纹、密码、人脸识别），记录人员进出信息。测评

bubble87·2025-03-17 08:15

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

人脸识别生物特征脱敏：不可逆编码技术与隐私保护实战

一、技术原理与数学基础1.1特征脱敏核心思想脱敏函数f:Rd→Rk(k

燃灯工作室·2025-03-15 23:13

python手写kmeans算法

kmean聚类是最基础和常见的算法，工程上使用比较常见，spark,sklearn都有实现，本文手写实现kmeans#!

菜鸟懿·2025-03-15 09:26

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

嵌入式人工智能应用- 第七章人脸识别

嵌入式人工智能应用`文章目录嵌入式人工智能应用1人脸识别1.1dlib介绍1.2dlib特点1.3dlib的安装与编译2人脸识别原理2.1ResNet3代码部署3.1安装[CUDAToolkit12.8

数贾电子科技·2025-03-14 19:16

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。

木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）

通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。

请为小H留灯·2025-03-14 08:49

自然语言处理：文本聚类

今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位，它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别，极大地提高了文本处理和信息提取的效率。

老赵爱学习·2025-03-14 03:14

从零开始：基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南

收集和准备数据2.构建LLM大模型3.集成和部署4.监测和维护使用特定于私有领域的数据增强LLM检索增强生成(RAG)数据预处理、分块和检索技术零射击与少量射击提示和指导LLM大模型使用LLM进行推荐和聚类任务改善组织内的搜索体验考虑以上所有解锁的利基应用程序参考最近

AI天才研究院·2025-03-14 00:27

android 基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照

一，前言1、基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照存储2、左侧有一个预览小框，有人脸时候会有红色框框。3、当真人入境时候，微笑。相机预览捕捉到了人的微笑，自动拍照保存。opencv库的编译就不说了。

mmsx·2025-03-13 20:58

C++ 实现 ROS 2 点云欧几里得聚类

C++实现ROS2点云欧几里得聚类在LivoxMid-360采集的sensor_msgs::msg::PointCloud2点云数据上进行欧几里得聚类（EuclideanClusterExtraction

·2025-03-13 20:01

图像识别技术与应用

第一节课这节课了解了这门专业的就业职位：工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

一、机器学习的整体框架（类比烹饪）假设你要做一道菜，机器学习的过程可以类比为：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜

Tometor·2025-03-13 11:53

Pytorch实现之利用普通GAN的人脸修复

简介简介：利用遮挡真实样本的部分面貌，输入给生成器，让生成器输出未被遮挡的面貌，以达到修复人脸的效果。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-13 09:05

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

巷955·2025-03-12 21:38

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

受大型语言模型中隐藏状态和激活值的聚类模式启发，SEAP识别出特定于任务的专家激活模式，并在保持任务性能和提高计算效率的同时对模型进行修剪。实验结果表明，SEAP在保持竞争

东临碣石82·2025-03-12 19:53

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