FaceNet

Java下使用opencv进行人脸检测

比较常用，尽管能检测人脸，但识别率不高，多数是用来获取摄像头的视频流的，提取里面的视频帧，实现人脸识别时通常会和其他框架搭配使用，比如face_recognition、SeetaFaceEngine、Facenet
Cceking·2018-06-30 17:33

移植facenet pb模型到android

引子[编辑|编辑源代码]前面已经写了几篇wiki介绍facenet人脸分类，但是并没有写到将其移植到android上。这篇就是记录如何将facenet移植到android的。其中经历了约两个月的时间。
lq126126·2018-06-22 17:33

人脸识别系统的实现与封装

Demo地址：GithubIntroduction这是我在PycharmIDE下结合MTCNN[1]和FaceNet[2]实现的，它可以对任意的数据集进行训练并实现人脸验证、人脸识别和人脸查找的功能。
笑着走完自己的路·2018-06-20 19:00

人脸识别之DeepFace、DeepID以及FaceNet网络的区别

前面几篇博客介绍了目前基于深度学习比较常用的神经网络，并且在准确度方面都已经超越了人眼的效果。本篇博客就主要从表面介绍一下他们之间的区别。之所以是表面主要是因为目前只是从理论的层面来比较他们之间的差异。随着后续的使用可能再对差异进行补充。一、模型：DeepFace：在实现时需要使用3D对齐技术，然后将对齐的结果送入一个9层网络进行处理。整个训练过程前两个卷积层采用了共享卷积核，后三个卷积采用不共享
hh_2018·2018-06-05 18:23

人脸识别之DeepFace模型

之前了解过了DeepID和FaceNet网路结构，但根据一些博客的说法DeepFace是深度学习用在人脸识别领域的奠基之做，所以也看了一下DeepFace的理论，现在主要将自己的理解梳理一下，如理解有误希望能及时指出
hh_2018·2018-06-05 12:19

TensorFlow框架做实时人脸识别小项目（三）

第二部分讲到了用facenet将人脸embedding为特征矩阵，这种特征已经具有了相同人对应的向量距离小，不同人对应的向量距离大的特点。接下来，一般的应用有以下几类：（1）人脸验证（FaceID）。
Goerge_L·2018-06-02 17:46

ubuntu16.04 cuda8.0源码编译安装mxnet

经过调研学习了face++、deepface、facenet之后，最后在Github上找了一个2018年的很新的开源项目——洞见实验室的InsightFace（论文、代码、数据集一整套全部公开）。
qq_35457560·2018-05-28 21:51

人脸识别之facenet代码实现

上一篇博文介绍了facenet的原理，这篇讲解一下代码的实现，对于facenet的代码目前也有写好的部分。具体见链接facenet代码实现。
hh_2018·2018-05-23 21:02

tf.control_dependencies()作用及用法

参考的博客：https://blog.csdn.net/PKU_Jade/article/details/73498753在facenet.py的line75-77有引用该函数。
糖糖糖-豆·2018-05-23 17:02

FaceNet pre-trained模型以及FaceNet源码使用方法和讲解

Pre-trainedmodelsModelnameLFWaccuracyTrainingdatasetArchitecture20180408-1029000.9905CASIA-WebFaceInceptionResNetv120180402-1147590.9965VGGFace2InceptionResNetv1ModelnameLFWaccuracyTrainingdatasetArch
MrCharles·2018-05-18 10:10

TensorFlow框架做实时人脸识别小项目（二）

今天在这里要讨论的重点是人脸识别中的核心部分——facenet网络。
Goerge_L·2018-05-10 18:12

OpenFace学习(2)：FaceNet+SVM匹配人脸

前言在前面的博客中（OpenFace学习（1）：安装配置及人脸比对），介绍了OpenFace的安装配置，以及一个人脸匹配的demo。其中只是匹配了几张图片中人脸，对每个人脸的特征向量很粗略地采用欧氏距离测量，效果也还不错。本文中将使用SVM来对每个人脸的特征向量进行分类，进行人脸比对。demo代码文件有四个：featrure_extract.py：提取人脸信息，每一张人脸提取为一个128维的特征向
hongbin_xu·2018-05-09 15:05

OpenFace学习（1）：安装配置及人脸比对

该系统是参考CVPR2015的：FaceNet:AUnifiedEmbeddingf
hongbin_xu·2018-05-07 13:07

基于FaceNet的人脸识别

1.导入包fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,ZeroPadding2D,Activation,Input,concatenatefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layers.normalizationimportBatchNormalizationfromkeras.l
OliverChrist·2018-05-02 09:23

facenet接入笔记

于是最近尝试一下其他的神经网络的方法来提取特征，这里用到了python的一个开源项目，facenet。接下来说一说facenet网络的接入说明。
ssliushengyu·2018-04-26 19:30

Google人脸识别系统Facenet paper解析

Facenetpaper地址:facenet；论文解析下载地址（PDF版）：论文解析FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClusteringAbstract
chzylucky·2018-03-27 23:48

基于Tensorflow的Facenet 人脸识别实现

参考GitHub地址，相关FaceNetpaper,此paper是Google的facenet原理介绍，本人现在也在进行人脸识别Facenet相关学习，随后会将相关论文解析笔记整理供大家参考。
chzylucky·2018-03-24 21:30

人脸识别系列（六）：FaceNet

原文链接：FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering首先可以看一下最终的效果，数字表示两张图片经过Facenet提取的特征之间的欧式距离
Fire_Light_·2018-03-17 15:31

【学习日记】人脸识别FaceNet之深度卷积网络NN2解读

这篇日记解读FaceNet的深度卷积网络NN2，并使用Tensorflow实现。
curisan·2018-03-11 15:04

【学习日记】人脸识别之FaceNet

这篇文章主要介绍google那篇著名的人脸识别论文：FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering.网上已经有很多文章对该文章做出解读，
curisan·2018-03-11 11:17

Android制造 FaceID [FaceNet + MobileNet]

我这里主要使用2015年Google发的一篇论文FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering和2017年Google发布的一个Mobi
Salon_sai·2018-02-15 17:34

【人脸识别】FaceNet（一）---Triplet Loss

本文分以下三个部分来讲解：siamesenetwork、Tripletloss、FaceNet中的TripletSelection（一）siamesenetwork孪生网络对于两个不同的输入，运行相同的卷积神经网络
1273545169·2018-01-31 21:56

triplet loss原理推导及其代码实现

关于tripletloss原理及推导，参考来源：tripletloss原理以及梯度推导【前言】最近，learningtorank的思想逐渐被应用到很多领域，比如google用来做人脸识别（faceNet
鹊踏枝-码农·2018-01-30 16:45

tensorflow saver.restore()

-下面是facenet训练时的加载上次模型的代码。
eclipSYcn·2018-01-14 16:30

python list赋值不改变

list赋值在修改facenet程序时，发现用摄像头中出现两个人脸的时候，每次只能框一个人脸，而5个特征点则两个人都能显示。
eclipSYcn·2018-01-04 14:20

单样本学习：使用孪生神经网络进行人脸识别

这篇文章简要介绍单样本学习，以孪生神经网络（Siameseneuralnetwork）进行人脸识别的例子，分享了作者从论文FaceNet以及deeplearning.ai中学到的内容。
机器之心V·2018-01-03 06:29

facenet-tensorflow人脸识别

项目地址：https://github.com/davidsandberg/facenetfacenet基于MTCNN的人脸检测和Inception-Resnet-v1的人脸识别网络softmax,centerloss训练结果比tripletloss训练结果好太多，自己训练达到99.0%+-0.006。利用msceleb训练集。一、MTCNN人脸检测待补充二、Inception-resnet-v1
eclipSYcn·2017-12-27 10:53

计算机视觉人脸相关开源项目总结

该系统基于谷歌的文章《FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering》。
chaibubble·2017-12-24 16:20

FaceNet－A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 论文解读

~简要介绍FaceNet在LFW数据集上，准确率为0.9963，在YouTubeFacesDB数据集上，准确率为0.9512。FaceNet是一个通用的系统，可以用于人脸验证（是否是同一人？）
晟沚·2017-11-27 10:52

anaconda 和facenet

anaconda的使用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25888579http://blog.csdn.net/ljp812184246/article/details/52593024conda与pip的关系：http://www.cnblogs.com/piperck/p/5057291.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_8a12
duhuzhen·2017-10-11 09:21

人脸识别数据集

Face-ResourcesFollowingisagrowinglistofsomeofthematerialsIfoundonthewebforresearchonfacerecognitionalgorithm.PapersDeepFace.AworkfromFacebook.FaceNet.Aworkfrom
汤建华·2017-08-02 11:09

人脸识别系列方法调研

一、基于mtcnn和facenet的实时人脸检测与识别系统开发（A++）https://zhuanlan.zhihu.com/p/25025596该系统基于python/opencv2/tensorflow
Mr_EvanChen·2017-07-20 11:58

triplet loss layer原理

【前言】最近，learningtorank的思想逐渐被应用到很多领域，比如google用来做人脸识别（faceNet），微软JingdongWang用来做person-reid等等。
AllyLi0022·2017-06-16 16:38

facenet_train.py代码注释

"""TrainingafacerecognizerwithTensorFlowbasedontheFaceNetpaperFaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering:http://arxiv.org/abs/1503.03832"""#MITLicense##Copyright(c)2016DavidSandberg##Per
跬步达千里·2017-05-08 18:53

facenet chinese whispers(face cluster)

对于facenet模型，可以使用facenet对人脸进行embedding，但是如果想对人脸进行聚类，而你不知道有几个人，那怎么办？
跬步达千里·2017-04-21 11:18

google facenet+ROS实现人脸识别

faceNet实战解析facenet是google在2015年CVPR上发布的一种用于人脸识别和聚类的新架构，其主要思想是想寻求一种表示，将人脸embedding到一个128维度的空间，并且通过计算各个空间点之间的欧式距离距可以完美反应不同人脸之间的相似度
artista·2017-04-09 17:14

facenet_train_classifier.py代码注释

"""TrainingafacerecognizerwithTensorFlowbasedontheFaceNetpaperFaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering:http://arxiv.org/abs/1503.03832"""#MITLicense##Copyright(c)2016DavidSandberg##Per
跬步达千里·2017-04-07 17:11

人脸识别——FaceBook的DeepFace、Google的FaceNet、DeepID

[+]连续看了DeepID和FaceNet后，看了更早期的一篇论文，即FB的DeepFace。这篇论文早于DeepID和FaceNet，但其所使用的方法在后面的论文中都有体现，可谓是早期的奠基之作。
Taily老段·2016-12-12 14:01

triplet loss 原理以及梯度推导

【前言】最近，learningtorank的思想逐渐被应用到很多领域，比如google用来做人脸识别（faceNet），微软JingdongWang用来做person-reid等等。
三更灯火五更鸡·2016-11-03 15:24

FaceNet--Google的人脸识别

特贡献出FaceNet再次刷新LFW上人脸验证的效果记录。本文是阅读FaceNet论文的笔记，所有配图均来自于论文。 转载请注明：http://blog.csdn.ne
zyazky·2016-10-15 15:00

DeepFace--Facebook的人脸识别

连续看了DeepID和FaceNet后，看了更早期的一篇论文，即FB的DeepFace。这篇论文早于DeepID和FaceNet，但其所使用的方法在后面的论文中都有体现，可谓是早期的奠基之作。
jlqzzz·2016-10-15 10:31

DeepFace--Facebook的人脸识别

连续看了DeepID和FaceNet后，看了更早期的一篇论文，即FB的DeepFace。这篇论文早于DeepID和FaceNet，但其所使用的方法在后面的论文中都有体现，可谓是早期的奠基之作。
zyazky·2016-10-15 10:00

尝试在tensorflow上运行facenet

上一篇装好了tensorflow的运行环境，开始尝试运行一些实例代码，在github上找到了一个tensorflow实现的facenet的代码，还是遇到了很多坑！坚持看完，有重要总结！
eoiioe·2016-09-06 21:00

经典计算机视觉论文笔记——DeepFace\DeepID\DeepID2\DeepID3\FaceNet\VGGFace汇总

1.DeepFace:ClosingtheGaptoHuman-LevelPerformanceinFaceVerification最早将深度学习用于人脸验证的开创性工作。FacebookAI实验室出品。动用了百万级的大规模数据库。典型的识别信号提特征+验证信号refine的两步走，对DeepID等后人的工作影响很大。技术概括关注了人脸验证流程中的人脸对齐步，采用了比较复杂的3D人脸建模技术和逐块
阿尔贝斯·2016-08-25 10:21

Ubuntu 14.04下Openface的环境搭建

该系统基于谷歌的文章FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering。Openface是卡内基梅隆大学的BrandonAmos主导的。
isuker·2016-07-31 09:59

Ubuntu 14.04下openface的环境搭建

该系统基于谷歌的文章FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering。openface是卡内基梅隆大学的BrandonAmos主导的。
itas109·2016-03-03 18:23

Ubuntu 14.04下Openface的环境搭建

该系统基于谷歌的文章FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering。Openface是卡内基梅隆大学的 BrandonAmos主导的
itas109·2016-03-03 18:00

人脸识别“FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering”

作者认为用于训练的三元组很重要，使用经过筛选的三元组数据训练，在LFW上识别率达到了99.63%。使用深度卷积网学习图像的欧式嵌入。方法描述：使用了两个网络Zeiler&Fergus，Inception网络。这个系统的架构如下：将三元组损失用于识别，认证和聚类任务。学习一个embedding函数f(x)将图像x映射到特征空间Rd，使得同一人脸间的平方距离最小。1.三元组损失同一人间的距离小，不同人
cv_family_z·2015-12-29 12:17

人脸识别“FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering”

作者认为用于训练的三元组很重要，使用经过筛选的三元组数据训练，在LFW上识别率达到了99.63%。使用深度卷积网学习图像的欧式嵌入。方法描述：使用了两个网络Zeiler&Fergus，Inception网络。这个系统的架构如下：将三元组损失用于识别，认证和聚类任务。学习一个embedding函数f(x)将图像x映射到特征空间Rd，使得同一人脸间的平方距离最小。1.三元组损失同一人间的距离小，不同人
cv_family_z·2015-12-29 12:00

在 caffe 中添加 FaceNet 中 Triplet Loss Layer

triplet_loss_layerhpp创建triplet_loss_layercpp创建triplet_loss_layercu创建test_triplet_loss_layercpp一、TripletLoss定义论文：FaceNet
seven_first·2015-12-12 01:00
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